# 致深度学习的入门者与小白的一份学习清单

【机器学习算法】：排名第一

【机器学习】：排名第二

【Python】：排名第三

【算法】：排名第四

Coursera上的机器学习课程，Andrew Ng主讲

https://www.coursera.org/learn/machine-learning/home/info（可下载）

Coursera上的神经网络课程，Geoff Hinton主讲

https://www.coursera.org/learn/machine-learning/home/info（可下载）

MIT人工智能导论，Patrick Winston主讲（供希望了解人工智能概况的用户参考。）

https://ocw.mit.edu/courses/electrical-engineering-and-computer-science/6-034-artificial-intelligence-fall-2010/

https://cs231n.github.io/（可下载）

ML@B: 机器学习课程 1

https://ml.berkeley.edu/blog/2016/11/06/tutorial-1/

ML@B: 机器学习课程 2

https://ml.berkeley.edu/blog/2016/12/24/tutorial-2/

http://students.brown.edu/seeing-theory/

https://www.youtube.com/playlist?list=PLnnr1O8OWc6boN4WHeuisJWmeQHH9D_Vg

Khan 学院的线性代数课程

https://www.khanacademy.org/math/linear-algebra

https://www.youtube.com/watch?v=ZumgfOei0Ak

https://www.cs.cmu.edu/~zkolter/course/linalg/outline.html

https://www.umiacs.umd.edu/~hal/courses/2013S_ML/math4ml.pdf

http://immersivemath.com/ila/learnmore.html

https://static1.squarespace.com/static/54bf3241e4b0f0d81bf7ff36/t/55e9494fe4b011aed10e48e5/1441352015658/probability_cheatsheet.pdf

https://begriffs.com/posts/2016-07-24-best-linear-algebra-books.html

http://setosa.io/ev/markov-chains/

http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.13.7133&rep=rep1&type=pdf

《笨办法学Python》

https://learnpythonthehardway.org/

https://learnpythonthehardway.org/

Pyret: Python学习环境

https://www.pyret.org/

Scratch:麻省理工学院的视觉编程环境

https://scratch.mit.edu/

《Learn to Program (Ruby)》

https://pine.fm/LearnToProgram/

https://learncodethehardway.org/unix/

https://www.learnenough.com/command-line-tutorial

Vim教程与基础知识（Vim是一种基于命令行的编辑器。）

https://danielmiessler.com/study/vim/

https://www.edx.org/course/cs50s-introduction-computer-science-harvardx-cs50x

《计算机基本原理浅析》

https://marijnhaverbeke.nl/turtle/

20180220

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