摘要：作者微信號(hào)微信公眾號(hào)博客地址現(xiàn)在網(wǎng)上有很多的機(jī)器學(xué)習(xí)材料，讓人一下子看不過(guò)來(lái)。在我看來(lái)，多種類型的文件學(xué)習(xí)對(duì)自己是由幫助的。作者微信號(hào)博客地址是一個(gè)專注于算法實(shí)戰(zhàn)的平臺(tái)，從基礎(chǔ)的算法到人工智能算法都有設(shè)計(jì)。

作者：chen_h
微信號(hào) & QQ：862251340
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博客地址：http://www.jianshu.com/p/5084...

現(xiàn)在網(wǎng)上有很多的機(jī)器學(xué)習(xí)材料，讓人一下子看不過(guò)來(lái)。所以，我一直想寫這篇文章，來(lái)幫助大家整理一些簡(jiǎn)單的資源。

我推薦的資源包括但不限于書籍，課程，講座，博客和一些 Jupyter 筆記。在我看來(lái)，多種類型的文件學(xué)習(xí)對(duì)自己是由幫助的。但一次性看的太多可能會(huì)讓你非常不適應(yīng)。為了解決這個(gè)不適應(yīng)，我建議每天學(xué)習(xí)幾小時(shí)是一個(gè)比較好的方案。比如：

對(duì)一本編程書和源碼閱讀 1-2 小時(shí)；

看一小時(shí)左右的課程或者讀論文；

選取 1-2 篇比較好的博客進(jìn)行閱讀；

接下來(lái)，讓我們看看這個(gè)簡(jiǎn)短的學(xué)習(xí)材料列表：

1.1 Machine Learning with Python，來(lái)自 CognitiveClass.ai

1.2 Intro to Machine Learning，來(lái)自 Udacity

1.3 Machine Learning，來(lái)自 Udacity

1.4 Principles of Machine Learning，來(lái)自 EDX

1.5 Machine Learning Crash Course，來(lái)自 Berkeley

2.1 Python for Data Analysis – Wes Mckiney

2.2 Python Machine Learning – Sebastian Raschka

2.3 Introduction to Machine Learning with Python – Andreas Muller and Sarah Guido

跟著本書配套的，還有一個(gè) YouTube 視頻，請(qǐng)點(diǎn)擊這里。

2.4 書籍列表，來(lái)自 Github

3.1 Luis Serrano –A friendly Introduction to Machine Learning

3.2 Roshan – Machine Learning – Video Series

3.3 Machine Learning with Scikit-Learn (Scipy 2016) – Part 1 and Part 2

3.4 Machine Learning with Python – Sentdex Playlist

3.5 Machine Learning with Scikit-Learn – Cristi Vlad Playlist

3.6 Machine Learning APIs by Example – Google Developers

3.7 Practical Introduction to Machine Learning – Same Hames

3.8 Machine Learning Recipes – with Josh Gordon

4.1 Machine Learning 101 – from BigML

4.2 Learning Machine Learning – EliteDataScience

4.3 Top-down learning path: Machine Learning for Software Engineers

4.4 Machine Learning Mastery – by Dr. Jason Brownlee

請(qǐng)記住，為了更好的學(xué)習(xí)，我建議你一次不要學(xué)習(xí)太多的知識(shí)，每天話幾小時(shí)就好了，然后請(qǐng)記住一點(diǎn)，好好享受睡覺，良好的睡眠對(duì)學(xué)習(xí)至關(guān)重要。

作者：chen_h
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