干货|高分深度学习书籍附下载，斯坦福公开机器学习视频
机器学习入门无从下手？那这篇可就派上用场了。Stanford吴恩达教授的CS229课程，因其知识点讲解详细透彻，所以广受赞誉。可惜的是，画面模糊的网络视频劝退了一大批学习者。现在，好消息来了！高清版CS229 2018课程已在YouTube上线！本期还附带高分深度学习书籍推荐，资料均可在本期阅读中获得。
吴恩达教授的CS229从2008年开设，已经走过了12年。这门课基本涵盖了机器学习所有主要的知识点，例如：线性回归、逻辑回归、支持向量机、神经网络、K-Means、异常检测等。
课程中没有复杂的公式推导和理论分析，因为吴恩达老师的目的是让机器学习初学者对整个机器学习基本面和关键知识点，有清楚认识和快速掌握。
令人暖心的是，Stanford University不仅在YouTube上传了高清视频，每堂课的课题讨论总结也都在Stanford官网上公开。还有更大福利！现场同学的课后作业解答参考也被共享在了Github上，课程资料齐全程度，简直令你感觉身临教学现场。
CS229 2018 完整视频：
https://www.youtube.com/playlist?list=PLoROMvodv4rMiGQp3WXShtMGgzqpfVfbU
课程大纲（包含习题和课题讨论资料）：
http://cs229.stanford.edu/syllabus-autumn2018.html
Github习题答案参考：
https://github.com/zhixuan-lin/cs229-ps-2018
△Deep Learning for Computer Vision
with Python
简介:
这本书是一本使用Python进行计算机视觉研究的深度学习的指南，利用Python编程语言和Keras+mxnet库，解决深度学习应用到现实世界的计算机视觉问题。在本书中，您将学会如何将深度学习应用到项目中，如图像分类、目标检测、大型数据集上的训练网络等。
简介：
在过去的几年里，深度学习已经渗透到几乎所有的主要技术中，与之不同的是，强化学习最近才开始成为解决实际问题的可行方法。虽然强化学习是一个不同于深度学习的领域，但两者的结合是机器学习发展的主要形式。这本书的目的是教你使用核心的强化学习技能，以最易理解和最直观的方式解决现实世界的问题。
https://pan.baidu.com/s/1FtxUcHnvXH2oW_4CBJjHrw 提取码: 1p4j
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