写在前面： 本人小白一个，整理了下我所知道的机器学习资料，希望能够帮助到想学习机器学习的同学。这些资料，有些我看过，有些是正在看的，有些是还没来得及看的。

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一、视频

1、Andrew Ng 在Coursera上的《machine learning》，地址：https://www.coursera.org/learn/machine-learning。关于Ng无论再多的赞美也无法表达，就一句话吧：全世界人机器学习的入门导师（夸张修辞..） 。课程浅显易懂，编程作业用matlab/octave。

2、 Andrew Ng . CS229，这个是ng在斯坦福开的机器学习课，是Coursera上机器学习的加深版本。新学期的还没开课，没修过。地址：http://cs229.stanford.edu/

3、 Andrew ng. Coursera上的《Deep Learning Specialization》，地址： https://www.coursera.org/specializations/deep-learning 。ng最新的课，这是个系列课程共5们，目前修到第四门，个人感觉最好没有之一。编程作业也与时俱进采用python+jupyter notebook，再说一遍：讲的真的好。

4、 Geoffrey Hinton 《neural network for machine learning》，地址：https://www.coursera.org/learn/neural-networks。这门课当时只修到了第六周，就因为有事情半途而废了，始终是个遗憾，准备有时间修完。老爷子讲的很好，但是稍微有点难（个人感觉），编程作业用的matlab。

5、 林轩田 《Machine Learning Foundations》和《Machine Learning Techniques 》。地址：https://www.csie.ntu.edu.tw/~htlin/mooc/。母语教学，只看了一点，不敢乱评价。

6、 李宏毅 《Machine Learning and having it deep and structured 》和《machine learning》。地址：http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses.html。讲的真的是非常非常好。

7、徐亦达 《机器学习知识》，地址：http://i.youku.com/i/UMzIzNDgxNTg5Ng==?spm=a2hzp.8253869.0.0。看了他的概率图部分，讲的也蛮好的，中文教学。

8、斯坦福 CS224d 《Deep Learning for Natural Language Processing》，地址：http://cs224d.stanford.edu/。还没来得及看，不敢评价。

9、斯坦福 CS231n 《Convolutional Neural Networks for Visual Recognition》，地址：http://cs231n.stanford.edu/。FeiFei Li 老师的课，和图像结合。还没来得及看，不敢评价。

10、莫凡的一些教学视频，适合入门的看。地址：https://morvanzhou.github.io/。

二、书籍：

1、 周志华 《机器学习》（西瓜书），浅显易懂，中文书最好的，我认为没有之一。。

2、 李航 《统计学习方法》。 偏公式推导些。

3、 lan goodfellow 、bengio 等《deep learning》，地址：http://www.deeplearningbook.org/。张志华老师团队翻译的中文版：https://github.com/exacity/deeplearningbook-chinese。中文版已经出版，京东、当当、亚马逊都可以买到。

4、 Peter Harrington 《机器学习实战》[Machine learning in action]。感谢蒋狗大二时花了50多大洋送我这本书。

5、范淼，李超 《Python机器学习及实践：从零开始通往Kaggle竞赛之路》。个人感觉还不错。

6、 Pang-Ning Tan等著、范明等译《数据挖掘导论》[Introduction to Data Mining]，当年的启蒙书。。

7、 袁梅宇 著 《数据挖掘与机器学习 WEKA应用技术与实践（第二版）》，确切来说，个人感觉是翻译的，因为原版在：https://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/book.html。但是内容写的还是蛮不错的。

8、 吴军 《数学之美》，大二时看到后再也无法忘怀，以致于买了一本送女票，后来自己又买了一本，再后来就是把身边的朋友洗脑都买了。。

9、Andrew ng 《machine learning yearning》，还未出版，电子稿见：http://www.mlyearning.org/（邮箱注册下就可以接受ng的手稿，目前还没写完）。这本书与其他的机器学习类书最大的不同就是这本书面向工程师，是ng多年的工业界经验的结晶。

10、Toby Segaran 《集体智慧编程》，很早就入手了，一直没时间看，不敢评价。

11、项亮 《推荐系统》，内容讲的很好，唯一的缺点就是这本书根本没有源码，特意和原作者交流过，这本书根本就没有代码。。不知道书上的代码是随手写的还是什么。但是概念介绍的还是不错的。

12、Christopher M Bishop 《Pattern Recognition and Machine Learning》（PRML），机器学习的经典之作，略难，目前只看了一点。

不是那些相关的书，但是个人感觉很好的： 1、 吴军《浪潮之巅》，科普类最好没有之一。。强烈建议每个学计算机的都应该去读一读。记住：学科历史即学科本身。

三、竞赛

1、 kaggle ： https://www.kaggle.com/

2、 DataCastle ： http://www.dcjingsai.com/common/cmptIndex.html

3、 阿里 天池比赛： https://tianchi.aliyun.com/

4、CCF大数据：http://www.datafountain.cn/#/competitions

四、一些网站资料：

1、 UFLDL：http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial

2、 码农场：http://www.hankcs.com/

3、 Rickjin(靳志辉)《LDA数学八卦》

4、 马晨《LDA漫游》

5、李宏毅 《一天搞懂深度学习》

五、常用工具 1、 scikit-learn，python 机器学习库

2、 weka， java机器学习库

3、 TensorFlow ，谷歌深度学习库

4、 keras，深度学习库

5、 pytorch ，Facebook深度学习库

6、 chainer ， Intel 深度学习库

7、 caffe，贾扬清，深度学习库

8、 Mxnet，李沐，深度学习库

9、 paddlepaddle，百度，深度学习库

10、jieba分词，中文分词

11、FoolNLTK，中文分词

12、 lightLDA，微软

13、 lightGBM，xgboost，GBDT 竞赛三大神器。。。

14、 Numpy，矩阵运算

15、 pandas，数据处理

16、 networkX，图，社交网络分析工具