送你一份深度学习资源&教程！

来源：机器学习算法与自然语言处理

本文长度为1146字，建议阅读3分钟

为你分享一份中文机器学习和深度学习基础教程。

教材，教程，中文的，直对问题回答一波：

注意：我认为教程不在多，在于精，网上很多教程，但下面我整理一份我认为比较靠谱的中文机器学习和深度学习基础教程。在学习基础的同时，应该要学好英语！

python零基础开始，推荐廖雪峰python教程，2，3自选

机器学习

1. 《机器学习实战》入门必备，不难，容易上手，而且可以增加兴趣。

   缺点：理论不够深入。

2. 《机器学习》西瓜书，《统计学习方法》理论上的经典，理论详细又深入，真的值得一看。

   缺点：有点枯燥，建议结合机器学习实战。

 深度学习框架和库（撸起代码来）

先来代码，我始终觉得，若理论很枯燥，那先用代码来提提兴趣。

1. TensorFlow 官方文档中文版，官方的，靠谱！tensorflow神器，绝对要有啊！

2. 机器学习系列 | 莫烦Python，再次推荐莫凡教程，这里有很多教程，推荐其中的numpy，pytorch教程。

   优点：简单，易懂，推荐pytorch好好学，比tensorflow灵活，个人感觉。

   缺点：有些过于简单。

深度学习

1. 吴恩达的deeplearning.ai，这个在网易云课堂有中文字幕版的。这个入门深度学习可以有。吴老师的课，通俗，易懂，最重要的：可靠。

2. 经典的cs231n，知乎上的一些大神对cs231n的笔记进行了翻译。如果看英文很吃力，参考这个翻译，中文版的。

3. 《深度学习》这本书是深度学习的很好的理论书籍，github有翻译原版，和现在市场卖的是一样的，很不错。

什么word2vec，CNN,RNN之类的只要上面学好，不用太多看其他乱七八糟的，很多误人子弟的。再次觉得：学习在于精不在多

强化学习

代码：强化学习 Reinforcement Learning 教程系列，莫凡教程，简单

理论：推荐两个专栏和课：

1. CS 294 深度强化学习中文笔记

2. David Silver强化学习公开课中文讲解及实践

慢慢学好这两个，绝对够，记住，学好。

本来学完上面的完全够了，但B站也有，李宏毅深度学习(2017)_演讲•公开课，看过一些还不错，但是我觉得上面的更加系统，还有作业，我觉得，实践理论结合，才能学好。

不赞成有人说不会英语就不要学了，谁的英文是从娘胎就自带buff，出生就会的？不会就学，谁说深度学习一开始就是要深度去学习深度学习的？基础开始，小白到大牛，一步一步来！

不赞成不学英语就直接深入学习深度学习了，也深入不了。英语，数学对于机器学习都很重要，不会就学，学英语，背单词开始，一堆方法论，自行查找。学个大学4,6级水平，学习一些术语名词，那读绝大部分论文是没有问题的！

若题主决定走机器学习或深度学习这条路了，那从基础的开始，学学数学，学学英语，写写代码，找找成就感，边学基础，边学英语，至于深入的学习，若时间长，就慢慢来，但若时间短，想5天8天就速成，那就好好想想，因为入个门怎么也要一个两个月吧。说实话，机器学习深度学习门坎确实有点高，若不想付出什么代价，就说要多厉害多厉害，那是说梦话，趁早醒，但若你意已绝，那”深渊万丈“有怎样？何况也不是说有什么很大的困难！还很有趣！

有空再补充其他方面知识，先去学习啦^_^

编辑：文婧