很多小伙伴初學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)苦于找不到學(xué)習(xí)資源，其實(shí)呢，資源真的不少。這不，GitHub上已有人分享了這些資源，包括好評(píng)經(jīng)典的書(shū)籍電子書(shū)、學(xué)術(shù)論文、開(kāi)源筆記等。

并且還提供了各種電子書(shū)的下載鏈接，真的是寶藏資源。

▍機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)

整理了豐富的 MachineLearning 和 DeepLearning 的電子書(shū)資源，比如大家熟知的臺(tái)大李宏毅、吳恩達(dá)、周志華西瓜書(shū)、馬春鵬等，還有各種熱門(mén)書(shū)籍的開(kāi)源電子書(shū)pdf。

▍Python書(shū)籍

Python書(shū)籍整理的不多，但可在GitHub上找。另外b站還有相關(guān)的學(xué)習(xí)視頻，之前也給大家分享了很多。

▍數(shù)學(xué)書(shū)籍

機(jī)器學(xué)習(xí)背后的核心是數(shù)學(xué)、線代、優(yōu)化思想等理論，想打好基礎(chǔ)，這些書(shū)籍少不了閱讀，都是比較經(jīng)典的教材了。

▍自然語(yǔ)言處理NLP書(shū)籍

▍計(jì)算機(jī)視覺(jué)CV書(shū)籍

▍增強(qiáng)學(xué)習(xí)書(shū)籍

▍語(yǔ)音處理

▍各種小抄和筆記

最后奉上了各種必備的cheatsheet，包括python熱門(mén)三方庫(kù)的，比如bokeh、matplotlib、numpy、pandas，以及機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、線性代數(shù)、概率等。

最后的最后，奉上這個(gè)開(kāi)源的鏈接地址：

https://github.com/loveunk/Deep-learning-books

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