有哪些比较好的机器学习，深度学习的网络资源可利用？
一、 理论基础与入门指引类
吴恩达（Andrew Ng）的课程系列 (Coursera/Stanford)
推荐原因： 如果你刚开始接触机器学习，吴恩达的课程绝对是你的“第一课”。他的讲解风格深入浅出，逻辑清晰，循序渐进。他有两个最经典的系列：
1. 《机器学习》 (Machine Learning): 这是机器学习的经典入门课，涵盖了线性回归、逻辑回归、支持向量机(SVM)、决策树、聚类算法、降维等核心概念。重点在于理解算法的原理、数学推导（相对简化）和应用场景。
2. 《深度学习专项课程》 (Deep Learning Specialization): 这个系列是深度学习的“圣经”。它从神经网络的基础讲起，逐步深入到卷积神经网络(CNN)用于图像识别，循环神经网络(RNN)、LSTM用于序列数据，再到更高级的主题如生成对抗网络(GAN)、迁移学习、模型优化等。课程不仅讲解理论，还有大量的编程作业（使用Python和TensorFlow/Keras），让你动手实践。
如何利用： 仔细听每一节课，理解每种算法背后的数学思想。完成所有的编程作业，这部分至关重要，能帮你将理论知识落地。可以多看几遍，每次都会有新的体会。
李飞飞（FeiFei Li）的《斯坦福大学CS231n: 卷积神经网络用于视觉识别》
推荐原因： 如果你对计算机视觉领域特别感兴趣，那么CS231n绝对是你的“宝藏”。这门课专注于使用卷积神经网络解决图像识别问题，讲解非常透彻，从基础的图像分类到更复杂的物体检测、分割都有涉及。老师和助教的讲解非常有激情，而且课程内容紧跟前沿。
如何利用： 课程的讲义和视频都可以在网上找到（斯坦福大学官网或YouTube）。重点关注讲义中的“notes”，它们总结得非常好。这门课的编程作业也很经典，强烈建议动手完成，特别是使用PyTorch或TensorFlow实现模型。
卡内基梅隆大学 (CMU) 的相关课程
推荐原因： CMU在人工智能和机器学习领域享有盛誉。他们的课程资源通常非常扎实和深入。例如：
《机器学习导论》 (Introduction to Machine Learning): 通常由Tom Mitchell等知名教授讲授，侧重于机器学习的理论基础和算法原理。
《深度学习》 (Deep Learning): 由Alex Smola等教授授课，深入讲解深度学习的各种模型和技术。
如何利用： 在CMU的课程网站上搜索“Machine Learning”或“Deep Learning”，通常可以找到课程的讲义、幻灯片，有时甚至有视频录像。这些资源更偏向于学术深度，适合有一定基础后进一步深造。
二、 实战与编程框架类
TensorFlow 官方文档与教程
推荐原因： TensorFlow是目前最流行的深度学习框架之一。其官方文档是学习和使用TensorFlow的必备资源。它不仅提供了API的详细说明，还有大量的入门教程、进阶指南、最佳实践等。
如何利用： 从“Get Started”开始，然后根据你的兴趣选择具体的教程，比如图像分类、文本生成等。遇到具体API不清楚时，直接查阅官方文档是最快的。不要忽略其中的“Guides”部分，它们能帮助你理解框架的设计理念和高级用法。
PyTorch 官方文档与教程
推荐原因： PyTorch以其灵活性和Pythonic的风格受到了研究者和开发者的喜爱。它的官方文档同样非常完善，包含了丰富的教程和API参考。对于许多最新的研究成果，PyTorch往往是实现的首选框架。
如何利用： 和TensorFlow类似，从入门教程开始，逐步学习其核心概念（如张量、自动求导、模型构建）。PyTorch的社区活跃，遇到问题很容易找到解答。尝试复现一些知名的论文模型，这是提升PyTorch实战能力的好方法。
Keras 官方文档
推荐原因： Keras是一个高层API，可以运行在TensorFlow、Theano或CNTK之上（现在主要作为TensorFlow的一部分）。它以简洁易用著称，非常适合快速原型开发和学习深度学习模型。
如何利用： Keras的文档以清晰的API参考和模型示例为主。如果你想快速搭建和试验不同的神经网络结构，Keras是绝佳的选择。学习Keras相当于在学习如何用更简洁的方式使用TensorFlow。
三、 社区与学习交流类
Kaggle
推荐原因： Kaggle是数据科学和机器学习领域最活跃的社区之一。它提供了大量的真实数据集、机器学习竞赛以及其他用户分享的代码和经验。
如何利用：
1. 参与竞赛： 这是提升实战能力最快的方式。选择感兴趣的竞赛，尝试用不同的模型和方法解决问题。即使没有赢得比赛，学习其他高手的代码和思路也是巨大的收获。
2. 学习Notebooks： 大量用户会分享他们的解决方案（Notebooks），这些Notebooks包含了数据探索、特征工程、模型构建、评估等全过程。认真研究这些Notebooks，可以学到很多实用的技巧和思路。
3. 数据集： Kaggle拥有海量的数据集，可以用于自己的学习和项目。
GitHub
推荐原因： GitHub是开源代码的海洋。几乎所有的机器学习和深度学习的开源项目、论文实现、工具库都可以在GitHub上找到。
如何利用：
1. 搜索项目： 想学习某个算法或模型？直接搜索相关的关键词，例如“ResNet implementation”、“Transformer code”。
2. 阅读代码： 找到 Star 数量高、维护良好的项目，深入阅读其代码。理解代码的结构和逻辑，这对掌握框架和算法细节非常重要。
3. 关注大牛： 关注在机器学习领域有影响力的研究者和开发者，看他们发布的项目和代码。
arXiv
推荐原因： arXiv.org 是一个预印本服务器，绝大多数最新的机器学习和深度学习研究论文都会在这里发布。它是了解技术前沿的最佳场所。
如何利用：
1. 每日或每周浏览： 关注“Computer Science”下的“Machine Learning” (cs.LG) 和“Computer Vision and Pattern Recognition” (cs.CV) 等分类。
2. 订阅关键词： 设置关键词订阅，例如“Transformer”、“GAN”、“Reinforcement Learning”，当有新论文出现时会收到通知。
3. 精读关键论文： 找到自己感兴趣的、有影响力的论文（例如，最初发布AlexNet、ResNet、Transformer的论文），仔细阅读，并尝试理解其核心思想和创新点。可以结合GitHub上的开源实现来辅助理解。
四、 博客与技术文章类
Towards Data Science (Medium)
推荐原因： 这是一个非常流行的关于数据科学、机器学习和人工智能的博客平台。上面有大量的教程、解释、案例研究和观点分享，作者水平参差不齐，但精品众多。
如何利用： 搜索你感兴趣的主题，例如“understanding LSTMs”、“guide to regularization”。很多文章会用直观的图示和易懂的语言解释复杂的概念。
Distill.pub
推荐原因： Distill.pub 以其高度交互式和可视化方式解释深度学习概念而闻名。文章质量非常高，能让你对模型的工作原理有更深入的理解。
如何利用： 这类文章需要花时间去阅读和探索其中的交互式元素。它能帮助你建立更直观的认识，而不是仅仅记住公式。
个人技术博客
推荐原因： 很多在机器学习领域有深厚造诣的研究者和工程师会维护自己的博客，分享他们的见解、项目经验和对前沿技术的解读。这些博客往往包含作者独到的思考，非常有价值。
如何利用： 尝试搜索一些知名的AI研究者或在特定领域（如自然语言处理、强化学习）有声望的博主，找到他们的博客。例如，Google AI的博客、OpenAI的博客等，也属于此类，虽然是机构博客，但同样有高水平的内容。
五、 工具与辅助资源
NumPy, SciPy, Pandas, Matplotlib, Scikitlearn
推荐原因： 这些是Python在科学计算和数据分析领域的基础库。掌握它们是进行机器学习项目的前提。
如何利用： 学习这些库的官方文档和教程，并通过实际项目来练习使用。理解NumPy的数组操作、Pandas的数据处理能力、Matplotlib的数据可视化以及Scikitlearn的机器学习模型接口，是必不可少的。
在线集成开发环境 (IDE)
推荐原因： 对于初学者来说，配置本地开发环境可能会遇到一些困难。Google Colab, Kaggle Kernels, Binder等提供了免费的在线环境，预装了许多常用的库，可以直接在浏览器中编写和运行代码，并连接到GPU/TPU，极大地降低了入门门槛。
如何利用： 在学习吴恩达的课程时，很多作业会提供Colab的Notebook。参与Kaggle竞赛时，可以直接使用其内置的Kernels。
学习路径建议：
1. 打好基础： 从吴恩达的机器学习课程开始，理解核心概念和算法。
2. 深入特定领域： 如果对计算机视觉感兴趣，学习CS231n；如果对自然语言处理感兴趣，可以寻找NLP相关的课程和资源（如斯坦福的CS224n）。
3. 学习框架： 选择TensorFlow或PyTorch，并通过官方文档和教程进行系统学习。动手实现一些简单的模型。
4. 实践出真知： 积极参与Kaggle竞赛，阅读和模仿优秀的Notebooks。尝试复现一些经典论文的代码。
5. 保持更新： 关注arXiv，阅读前沿论文，了解最新的研究进展。
最重要的是，保持好奇心和持续的动手实践。理论知识的学习需要通过编码和实验来巩固，而解决实际问题则是检验学习成果的最佳方式。祝你在机器学习的探索之旅中收获满满！
网友意见
放开让我来！
首先题主要的是网络资源，也就是要求在互联网上公开且免费的资料。然后题主明确点出不要列出来上百个刷单论文什么的，说明题主希望系统而专注的入门或提升深度学习能力。
我觉得吧，资料太多真的就一个都看不下去了。Less is more.其实只需要有那么一两本书去帮你同时完成理论和工程的入门和提升就够了，哪里需要那么麻烦的弄出来这么多资料呢。
我也不知道题主是更喜欢视频资料还是书籍资料。下面我就都推一下，总之下面的资料都是在互联网上免费且公开的。当然想买纸质书籍的话也都能买到。
（已经看过我订阅号里那篇文章的话就不用看啦，此处纯搬运）
视频资料方面
小夕就不多推荐啦，因为看视频真的是很磨时间的学习方式。就提一下四门课及哪些人适合去听听：
1、coursera上Ng开设的机器学习。
https://www. coursera.org/learn/mach ine-learning/
如果在入门深度学习之前都没有接触过机器学习的话，那么这门课是小夕建议十分有必要听的~尤其是课程的好几个大作业，Ng已经给你写好的框架也要好好看，这对于摸清行业基本工程框架是十分有帮助的~可以说是理论与工程双收的入门教程。当然，已经入门的就忽略吧。
2、斯坦福大学的公开课CS231n（深度学习与计算机视觉）。
小夕是做自然语言处理（NLP）的，所以早就听说了这门课但是一直也没有去看。最近也是刷了几节，感觉非视觉方向的小伙伴听一听也是有帮助的~不过个人觉得非视觉方向的，又不是有大把时间的，就不用太心心念这门课啦，这门课的更高效的替代品还是蛮多的。视觉方向的刚要入门的去刷就非常合适了。
3、斯坦福大学的公开课CS224d和CS224n（深度学习与自然语言处理）。
http://cs224d.stanford.edu/syllabus.html
CS224n: Natural Language Processing with Deep Learning
这两门课都是斯坦福的深度学习与自然语言处理的结合的课程，开课老师是NLP领域的大牛Manning和Richard Socher。（感谢评论区纠正！）NLP方向的小伙伴要入门深度学习的话，看这门课是很合适的。CS224d比CS224n的内容要少的多（好像224d是夏季课程），所以时间有限的话可以听224d，想系统学习深度学习在NLP领域的应用的话就CS224n。小夕刷完了完整的224d还有224n的一部分。毕竟词向量这些概念的特性理解不透的话，CNN、RNN理解的再好也很容易瓶颈了。不过224d对CNN在NLP领域的应用讲的不多，还是建议刚入门的初学者刷一刷，已经入门的就不用啦，太浪费时间。
4、coursera上Ng开设的Neural networks and deep learning。
https://www. coursera.org/specializa tions/deep-learning
这门课实在太太太火，小夕也是前几天抽出时间来挑着看了些，主要集中在第二、三章节上。发现这门课第二章节的内容跟Ng的《machine learning yearning》好好好像啊，甚至插图都没有变太多 =.= 对于初学者来说，这门课的内容是以后进行工程所不可或缺的，十分建议这门课和《machine learning yearning》最少要挑一个看！尤其是bias-variant trade-off理论，没有人比Ng讲的更清楚了。
对视频资料总结一下，如果是一个完全态的新手，那么Ng的机器学习是十分有必要认真看的（是说认真看大作业的代码！不仅仅是视频！）。如果有机器学习基础了，但是深度学习是个小白，神经网络也理解很少，数学也不怎么样，那么Ng的Neural networks and deep learning刷了绝对大有收获的~如果机器学习和深度学习的基础都有了，但是缺乏某一应用领域的应用套路，那么有时间可以刷CS231n或者cs224d，没时间也无所谓的，继续往下看啦~
纸质书籍方面
由于我们目标是深度学习的应用！而且精力有限！所以在书籍上的功夫一定要少而精。小夕力推两本，这两本也是小夕除了论文外，80%的知识来源~（算上论文也能占40%啦）
1、《Deep learning》，中文叫《深度学习》，已经开售了（应该没有人不知道吧）。
这本书的价值和权威性不用我啰嗦。但是！我要吐槽一下，我觉得这本书除了主流的深度学习模型讲的很一般以外，其它大部分章节还是挺好的！如果你看这本书的第9、10章学习CNN、RNN的时候感觉乱糟糟的，要么感觉太过啰嗦缺乏核心，要么感觉“天呐怎么一带而过了”，那么不要怀疑自己的智商，因为小夕也怀疑过自己的智商了 =.= 。这些章节主要就用来索引论文吧。（当然如果你觉得讲的棒呆了，恭喜你跟作者心有灵犀）
但是，这本书的6、7、8章还是很棒的！第一部分写数学基础的那几章也是言简意赅，恰到好处。总之“深度前馈网络”、“正则化”、“优化”这几章值得细细读的~但是后面的章节，咳咳不要抱太大期望。
另外，不要以为看完这本书你就对深度学习无所不能了，实际上还差很远呐。这本书的价值在于让你低成本（高效率）的补上最近几年的主要理论成果，免得自己面对数百篇重要论文无从下手。顺便提供了一个论文索引。工程能力的get要看下面这本神书！
2、《Hands On MachineLearning with Scikit Learn and TensorFlow》。
这本书是小夕秘藏好久的书籍！遇到它时也是缘分啦，有一次在Google瞎搜，结果出来一个“safari books online”的神奇网站，宝宝用了多年Safari，都没有发现它还有这种地方！于是点进去，
噫？果然是个神奇的地方！然后就习惯性的去找人工智能、机器学习、深度学习等分类的书了。然后当时看到了相关主题的热搜，当时的top1就是这本书！好奇之下点进去试读，然后就中毒了。。。
不过不用担心价格问题，这本书的电子版也是在互联网上都能完整下载。
这本书真的是深度学习在工程应用上的神器！有很多工程tricks，比如工程上怎么初始化啦、怎么选择激活函数啦、批量归一化什么时候用之类的很现实的问题基本都能在这里找到答案！它又不同于《机器学习实战》这种堆砌代码的书籍，它的理论讲解也很棒！整本书的组织也是循循善诱，代码什么的与理论和实验融为一体，而且最重要的是它也会给出大量的参考论文！论文都会在当页的下方给出，简直发现新大陆不能更方便了！
哦对了，这本书的前半部分是统计机器学习，后半部分是深度学习。小夕只看了深度学习部分。对于还没有用过统计机器学习模型如SVM解决过工程问题的同学来说，前半部分也是神器了！所以超级初学者上完Ng的机器学习后，来这本书的前半部分深入学习简直不能更高效了。
对书籍资料总结一下，只要你要做深度学习了，理论书方面目前最佳还是《deep learning》。但是不要迷信部分章节的讲解力，该啃参考论文就啃论文！大部分论文会比书上讲的清晰很多（除了某些思维实在难以让人理解的大牛的论文）。工程上的主力书，小夕只推《Hands On Machine Learning with Scikit Learn and TensorFlow》。超级新手顺便把前半部分也挑着看一下，一般性初学者和工程经验不太丰富的小伙伴好好看后半部分吧（尤其"training deep neural nets"那一章）。
其他资料
微信订阅号“夕小瑶的卖萌屋”里的机器学习和深度学习知识是前面这些资料里都没有的哦。
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