機器學習的資料較多，初學者可能會不知道怎樣去有效的學習，所以對這方面的資料進行了乙個彙總，希望能夠對和我一樣的初學者有一定的借鑑。
機器學習是構建於數學的基礎之上的，因此只有把數學的基本功打好，才能夠在機器學習領域有長遠的發展。正所謂」勿在浮沙築高台「。
這四門是數學的基礎，當然數學本身就是博大精深的，下面這個鏈結中有更深入的一些資料可以學習。
林達華推薦的幾本數學書：
上面是基本的一些數學知識，下面是其它的一些資料：
都是牛人們的精彩分享，謝謝。
對於數學的學習，個人覺得如果時間不夠，可以先略讀，之後再看機器學習演算法時，若有不懂的，才知道去哪個地方查詢，然後再根據機器學習中的具體應用加深對該處數學知識的掌握。
個人覺得《統計學習方法》與《統計學習基礎》這兩本書是基礎，後面的書內容相差不大，所以前兩本書應該看，而入門的話，後面的書可以選1到2本精讀，剩下的書可作參考。
這幾本書均是從實踐的角度講解了機器學習中常用的演算法，非常值得一看。
deep learning最近幾年非常熱門，受到了業界廣泛的關注。
前兩個是andrew ng的
個人覺得，上面的書基本上包括了機器學習入門所需要的一些知識，若能用心學完，基本上算是入門了。之後若是理論研究，則不斷閱讀最新的文獻，而投向於工業界，則只有不斷實踐，才能夠更好地將機器學習的理論應用於平時的工作中。
當然，限於我自身知識的侷限性，還有更多的好資料沒能列於其中，還請各位多多指教。同時，若文中有何不足之處，也請各位不吝賜教，謝謝！
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