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Author: jindongwang

README.md

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 **致力于分享最新最全面的机器学习资料，欢迎你成为贡献者!**
 
 *快速开始学习：* 
-- 周志华的[《机器学习》](https://pan.baidu.com/s/1hscnaQC)作为通读教材，不用深入，大概了解机器学习来龙去脉
-- 李航的[《统计学习方法》](https://pan.baidu.com/s/1dF2b4jf)作为经典的深入案例，仔细研究几个算法的来龙去脉
+- 周志华的[《机器学习》](https://pan.baidu.com/s/1hscnaQC)作为通读教材，不用深入，从宏观上了解机器学习
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+- 李航的[《统计学习方法》](https://pan.baidu.com/s/1dF2b4jf)作为经典的深入案例，仔细研究几个算法的来龙去脉 | [书中的代码实现](https://github.com/WenDesi/lihang_book_algorithm)
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 - 使用Python语言，根据[《机器学习实战》](https://pan.baidu.com/s/1gfzV7PL)快速上手写程序
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 - 吴恩达的最新深度学习课程资源：https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-06-21-6
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 - 参照Youtube机器学习红人Siraj Raval的视频+代码可以帮助你更好地进入状态！
     - [原Youtube地址需要梯子](https://www.youtube.com/watch?v=xRJCOz3AfYY&list=PL2-dafEMk2A7mu0bSksCGMJEmeddU_H4D) | [百度网盘](https://pan.baidu.com/s/1jICGJFg)
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 - 来自国立台湾大学李宏毅老师的机器学习和深度学习中文课程，强烈推荐：[课程](http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses.html)
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 - 最后，你可能想真正实战一下。那么，请到注明的机器学习竞赛平台Kaggle上做一下这些基础入门的[题目](https://www.kaggle.com/competitions?sortBy=deadline&group=all&page=1&pageSize=20&segment=gettingStarted)吧！(Kaggle上对于每个问题你都可以看到别人的代码，方便你更加快速地学习)  [Kaggle介绍及入门解读](https://zhuanlan.zhihu.com/p/25686876) [可以用来练手的数据集](https://www.kaggle.com/annavictoria/ml-friendly-public-datasets/notebook)
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+其他有用的资料：
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 - 想看别人怎么写代码？[机器学习经典教材《PRML》所有代码实现](https://github.com/ctgk/PRML)
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 - [机器学习算法Python实现](https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python)
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 - [吴恩达新书：Machine Learning Yearning中文版](https://pan.baidu.com/s/10kosKx6rDguS4tPejY-fRw)
 
 - 另外，对于一些基础的数学知识，你看[深度学习(花书)中文版](https://github.com/exacity/deeplearningbook-chinese)就够了。这本书同时也是**深度学习**经典之书。
-- 来自南京大学周志华小组的博士生写的一本小而精的[解析卷积神经网络—深度学习实践手册](http://lamda.nju.edu.cn/weixs/book/CNN_book.html)
 
+- 来自南京大学周志华小组的博士生写的一本小而精的[解析卷积神经网络—深度学习实践手册](http://lamda.nju.edu.cn/weixs/book/CNN_book.html)
 
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 [Learning Machine Learning? Six articles you don’t want to miss](http://www.ibmbigdatahub.com/blog/learning-machine-learning-six-articles-you-don-t-want-miss)
 
 [Getting started with machine learning documented by github](https://github.com/collections/machine-learning)
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 ##  预备知识 Prerequisite