机器学习从入门到放弃

此去经年
来自: 此去经年 (深圳) 2014-04-29 12:23:51创建   2017-07-02 16:52:55更新
之前的很多书我自己也没有看，并且现在看来不适合入门，至于适合不适合深入，那就要等我深入了
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1
来自：豆瓣读书
Python学习手册
8.2 (935人评价)
作者: Mark Lutz
出版社: 机械工业出版社
出版年: 2009-8
评语：现在主流的机器学习框架都支持python，因此，学会python是第一步
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2
http://neuralnetworksanddeeplearning.com/
评语：从头到尾讲解一下整个的步骤，当理解了机器学习的一部分内容以后可以再回头看看
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3
http://brohrer.github.io/how_convolutional_neural_networks_work.html
评语：理解卷积神经网络
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4
http://cs231n.stanford.edu/
评语：卷积神经网络机器学习经典入门课程
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5
来自：豆瓣读书
深度学习：21天实战Caffe
6.7 (80人评价)
作者: 赵永科
出版社: 电子工业出版社
评语：需要熟悉主流框架，这本书虽然大部分都是源代码，但是能够让你了解里面的东西，去看看大神是怎么实习细节的
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6
来自：豆瓣读书
TensorFlow实战
7.2 (239人评价)
作者: 黄文坚 / 唐源
出版社: 电子工业出版社
出版年: 2017-2-1
评语：这本书看了一部分，对于Tensorflow的框架不是很熟悉
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7
来自：豆瓣读书
机器学习
8.6 (3580人评价)
作者: 周志华
出版社: 清华大学出版社
出版年: 2016-1-1
评语：涵盖的内容比较多
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8
来自：豆瓣读书
Deep Learning
9.2 (665人评价)
作者: Ian Goodfellow / Yoshua Bengio / Aaron Courville
出版社: The MIT Press
出版年: 2016-11-11
评语：大神的书
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9
来自：豆瓣读书
统计学习方法
8.9 (2366人评价)
作者: 李航
出版社: 清华大学出版社
出版年: 2012-3
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10
https://cn.udacity.com/course/introduction-to-computer-vision--ud810/
评语：往计算机图像方向的可以看看这个课程，个人感觉非常好
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