机器学习入门推荐

机器学习入门推荐（偏深度学习）

缘起

得益于这学期老师开的一门课：High-Performance Machine Learning: Systems and Applications。接触了三本书。

只要 认真考虑过学习深度学习的人估计都知道这本。作者的名头响亮透彻。 我从17年开始听CS231N的时候就开始看这本。到这个学期完刚刚看到第十六章。

鱼书和蜥蜴书都是带源码操作性极其强的书，其实真的要说蜥蜴书是整体带着走了一遍机器学习，而鱼书是结合TensorFlow集中在深度学习。

个人心得

我看的顺序是Deep Learning，然后鱼书最后蜥蜴书。 因为 深度学习实在是太火了。三本书看完之后才 回头看看其实应该先以蜥蜴书未主线，然后配合鱼书。代码累了看看Deep Learning这样。毕竟 Deep Learning 这本要求的数学基础极其深。实在烧脑。太容易让自己觉得自己就是一个傻子然后放弃。

除了Deep Learning，蜥蜴书和鱼书我都看的英文版。Deep learning 在github 上的开源中文翻译。https://github.com/exacity/deeplearningbook-chinese。

蜥蜴书我看了下也有开源翻译。 但是代码 这种书，个人感觉，基本上看着代码运行一遍就懂了。比看文字说明好用很多。鱼书同理。

其实我最早看的是集体智慧编程，也很值得一看。

这里还有一个很有意思的推荐，如果你恰巧看了李航老师的统计学习方法。看完蜥蜴书和Deep Learning机器学习部分之后。可以再快速的读一下这本书，就会意识到李航老师的干货 有多牛逼。

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