摘要

• Background
• 统计学 | Statistics
• Machine learning
• Deep learning

Background

• 吴军|《数学之美》
• 《黑客与画家》

在线学习项目

• Fast.ai: 创始人 杰里米·霍华德（Jeremy Howard）、雷切尔·托马斯（Rachel Thomas）
• deeplearning.ai

统计学 | Statistics

• An Introduction to Statistical Learning with Applications in R
• The Elements of Statistical Learning:Data Mining, Inference, and Prediction.
• Statistical Computing for Scientists and Engineers | University of Notre Dame, Fall 2017
• Probability Theory (For Scientists and Engineers) Michael Betancourt | April 2018

课程 | 深度学习

• A Beginner’s Guide to the Mathematics of Neural Networks
• UC Berkeley CS 294深度强化学习课程（附视频与PPT）(Eng)

推荐书单

• 《深度学习》|原作名: Deep Learning: Adaptive Computation and Machine Learning series
• 《机器学习导论（原书第3版）》
• 《Deep Learning》| Josh Patterson
• 《概率编程实战》
• 《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow》
• 《Machine Learning in Action | 机器学习实战》 中译 python-lang

English

• Building a Neural Net from Scratch in Go | Daniel Whitenack

TensorFlow

• 谷歌云官方：一小时掌握深度学习和 TensorFlow（视频+50PPT）2017-01-24 新智元
• Google 制作的节奏紧凑、内容实用的机器学习简介课程 | 使用 TensorFlow API

扩展阅读

《The Machine Learning Master》

• Machine Learning(一):基于 TensorFlow 实现宠物血统智能识别
• Machine Learning(二):宠物智能识别之 Using OpenCV with Node.js
• Machine Learning:机器学习项目
• Machine Learning:机器学习算法
• Machine Learning:如何选择机器学习算法
• Machine Learning:神经网络基础
• Machine Learning:机器学习书单
• Machine Learning:人工智能媒体报道集
• Machine Learning:机器学习技术与知识产权法
• Machine Learning:经济学家谈人工智能
• 数据可视化（三）基于 Graphviz 实现程序化绘图

参考文献

• 统计建模与机器学习的区别:Oliver Schabenberger是商业分析与商业智能软件SAS的副总裁，Analytic Server的研发主管，他还是美国统计协会ASA的会士。