强烈推荐的机器学习，深度学习课程以及python库

本文为CSDN博主 张冰洋（CSDN ID：张冰洋的天空）所著

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对于机器学习的入门，我本着两条原则发一波车：

1.不建议报辅导班。不是因为我们不应该为学习知识付费， 而是因为有更好的资源，而这些资源恰好免费。报辅导班学习浪费钱倒是次要的，主要是时间有限，所以我们要把最好的时间集中在最高效的事情上。 2.视频资源种类繁多，但我只推荐最好的。就像这世界有那么多种车，而我只开最适合自己的自行车（穷）

机器学习&深度学习课程

以下课程均有中文字幕：

1.机器学习

机器学习视频我推荐大神Andrew Ng的课程：

https://www.coursera.org/learn/machine-learning/home/welcome

Andrew Ng的课程有两个版本，一个是斯坦福大学的公开课，一个是coursera上的课程。我更建议后者。首先是在couresa上讲，Andrew Ng面对的是所有在线的听众，这样自己听课就会有一种带入感，仿佛就在课堂一样，而听斯坦福大学公开课的那个版本自己听起来更像一个旁听生。其次是在couresa上作业，课件齐全，不用再到其他的地方找，减少很多麻烦。

2.深度学习

深度学习我推荐李飞飞团队主讲的《深度学习与计算机视觉》：

斯坦福CS231n-深度学习与计算机视觉 - 网易云课堂

https://link.zhihu.com/？target=http%3A//study.163.com/course/courseMain.htm%3FcourseId%3D1003223001

课件下载：

amazingzby/cs231n

https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/amazingzby/cs231n

剧透一丢丢：第一节李飞飞讲课时怀着孩子，所以只能坐着讲课，但课程内容依然interesting 。

3.推荐个与机器学习，深度学习不相关的课程，Jerry Cain讲的《编程范式》，我只听过前几节，感觉超级赞，就推荐给大家了

斯坦福大学公开课：编程范式_全27集_网易公开课

https://link.zhihu.com/?target=http%3A//open.163.com/special/opencourse/paradigms.html

OK！第一波已经结束，来第二波

几款常用的Python库

1.numpy

NumPy - NumPy

https://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.numpy.org/

处理数组，矩阵非常有效的库，不会numpy，学后面的白搭。

2.matplotlib

python plotting - Matplotlib 1.5.3 documentation

https://link.zhihu.com/?target=http%3A//matplotlib.org/

数据可视化（其实就是画图，直方图，折线图，饼状图等等）必备。

3.pandas

Python Data Analysis Library

https://link.zhihu.com/?target=http%3A//pandas.pydata.org/

pandas主要用于清洗数据，如果输入数据不那么规范（比如有数据丢失或有无效数字），用pandas处理会非常方便。

4.sklearn

http://scikit-learn.org/

机器学习必备

5.tensorflow

https://www.tensorflow.org/

这个不解释，老司机都懂的！

今天就先开到这里，下车前记得刷卡~