机器学习计划 | JustForFun 

机器学习已经影响了我们生活中的每一个地方， 了解一些机器学习知识， 便于提高竞争力， 避免被机器替代。
下面是我参考咨询了很多大牛之后搜集整理的一些学习资料， 基本都是该领域世界最顶尖的高手亲自授课，以及一些最流行的工具库， 值得学习。

. Andrew NG https://www.coursera.org/learn/machine-learning（已完成）. Andrew NG Unsupervised Feature Learning and Deep Learning http://deeplearning.stanford.edu/tutorial/（学习ing）
. http://neuralnetworksanddeeplearning.com/ （已完成）. Andrew NG, standford的机器学习课程之一， http://cs229.stanford.edu/
. Neural Networks for Machine Learning https://www.coursera.org/learn/neural-networks by Geoffrey Hinton, Professor(深度学习创始人) （学习中）. 李飞飞课程http://cs231n.github.io/
. 斯坦福自然语言处理 http://web.stanford.edu/class/cs224n/. Tensorflow for Deep Learning Research http://web.stanford.edu/class/cs20si/
. 伯克利人工智能课程 http://www-inst.eecs.berkeley.edu/~cs188/archives.html. http://www.deeplearningbook.org/, by Ian Goodfellow and Yoshua Bengio（深度学习四大金刚之一） and Aaron Courville
. udacity深度学习课程tensorflow https://classroom.udacity.com/courses/ud730/（学习中）. https://keras.io
. https://scikit-learn.org. https://www.tensorflow.org
. http://deeplearning.net/. https://www.kaggle.com