#我的兴趣点(目前)

• 作诗机
• 人工智能

#策略

• 通过折腾来学习，先把它当做黑盒，关注输入和输出，使用增量法探索，同时阅读统计学和相关工具
• 基于ipython notebook来探索
• coursera：机器学习
• 统计学基础：《深入浅出统计学》
• 《神经网络与深度学习讲义》（已粗看一遍）

#入门文章

• 有趣的机器学习：最简明入门指南
• 如何向外行解释机器学习和数据挖掘
• 神经网络和深度学习简史

#学习路径

• dive-into-machine-learning

#scikit-learn

• 基于 Python 和 Scikit-Learn 的机器学习介绍
• 机器学习探索之路1：机器学习相关工具介绍与安装:选择anaconda！
• scikit-learn-book
• scikit-learn-videos
• Scikit-Learn机器学习介绍（中文翻译）
• Posts about scikit-learn cookbook

#mooc

• 机器学习

#资料集

• 机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 1)
• 机器学习的最佳入门学习资源
• 国外程序员整理的机器学习资源大全

#知乎问答

• 有没有必要把机器学习算法自己实现一遍？
• 如何简单形象又有趣地讲解神经网络是什么？

#有趣的项目

• 用机器学习的方法鉴别红楼梦作者
• GitHub 上有哪些有趣的关于 NLP 或者 DL 的项目

图像相关

• deepdream
• neural-style
• neural-doodle

高性能平台

• tensorflow
  • TensorFlow-Examples
  • tflearn:Deep learning library featuring a higher-level API for TensorFlow
  • awesome-tensorflow
  • skflow:Simplified interface for TensorFlow (mimicking Scikit Learn) for Deep Learning
• Theano