参考网上的评价做了汇总。

书本

1. 统计学习方法（李航）

2. 机器学习（周志华）

3. learning from data
   http://book.caltech.edu/bookforum/

4. 机器学习实战

5. 深度学习

6. Convex Optimization – Boyd and Vandenberghe
   凸优化 王书宁（翻译版）

7. 斯坦福教程
   http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL%E6%95%99%E7%A8%8B

8. 深度学习在线教程
   http://zh.gluon.ai/index.html

在线课程

1.斯坦福机器学习

• https://www.coursera.org/learn/machine-learning

2.台大机器学习基石，台大机器学习技法

• https://www.csie.ntu.edu.tw/~htlin/mooc/
• https://www.csie.ntu.edu.tw/~htlin/mooc/

3.edx哥伦比亚大学机器学习

• https://www.edx.org/course/machine-learning-columbiax-csmm-102x-2

4.华盛顿大学机器学习

• https://www.coursera.org/specializations/machine-learning?siteID=PYQagbz7Hd0-.eYFiBsKV9.QDV1C9YwkBw&utm_content=3&utm_medium=partners&utm_source=linkshare&utm_campaign=PYQagbz7Hd0

5.斯坦福CS229（机器学习）

• https://www.jianshu.com/p/0a6ef31ff77a

6.Neural Networks for Machine Learning

• 网易云课堂
• http://study.163.com/course/introduction/1003842018.htm

• coursera
• https://www.coursera.org/learn/neural-networks

• 老师主页
• http://www.cs.toronto.edu/~hinton/

7.台湾李宏毅深度学习

• http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/index.html
• B站视频
• https://www.bilibili.com/video/av10590361/?from=search&seid=15727732243337767474

8.吴恩达深度学习课程

• 网易云课堂
• http://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm

• coursera同步课程
• https://www.coursera.org/specializations/deep-learning

• 中文笔记
• http://www.ai-start.com/

9.斯坦福CS228（概率图论模型Koller）

• https://www.coursera.org/specializations/probabilistic-graphical-models

• 官方课程主页
• https://cs.stanford.edu/~ermon/cs228/index.html

10.斯坦福EE364（凸优化）

• 官方课程主页
• https://see.stanford.edu/Course/EE364B
• https://see.stanford.edu/Course/EE364A

• 同步课程
• https://lagunita.stanford.edu/courses/Engineering/CVX101/Winter2014/about
  结合Convex Optimization

11.斯坦福CS 20:(Tensorflow for Deep Learning Research)

• 官方课程主页
  http://web.stanford.edu/class/cs20si/index.html

• 视频
  https://www.bilibili.com/video/av15898988/?spm_id_from=333.338.recommend_report.1

12.人工智能实践：Tensorflow笔记

• https://www.icourse163.org/course/PKU-1002536002

13.斯坦福CS246（Mining Massive Datasets）

• https://lagunita.stanford.edu/courses/course-v1:ComputerScience+MMDS+SelfPaced/about

• 官方课程主页
  http://web.stanford.edu/class/cs246/index.html

14.数据挖掘

• https://www.coursera.org/specializations/data-mining

15.斯坦福CS231（视觉处理）

• 网易云课堂
• http://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1003223001
• http://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1004697005#/courseDetail?tab=1

• 官方课程主页
• http://vision.stanford.edu/teaching/cs231n/syllabus.html
• https://zhuanlan.zhihu.com/p/28488268

• 中文字幕课程
• http://www.mooc.ai/course/268/notes

16.斯坦福CS224（Christopher Manning自然语言处理）

• 官方课程主页
• https://web.stanford.edu/class/cs224n/archive/WWW_1617/index.html
• http://web.stanford.edu/class/cs224n/syllabus.html

• 国内同步视频
• https://www.bilibili.com/video/av13383754/?from=search&seid=11933326047978202113#page=1

17.Michael Collins自然语言处理

• 这个课coursera没了，得网上搜。附上课程作业
  https://github.com/hankcs/Coursera_NLP_MC
  http://www.hankcs.com/tag/michael-collins/

18.UCL强化学习

• http://www0.cs.ucl.ac.uk/staff/d.silver/web/Teaching.html

• B站中文字幕视频

• http://space.bilibili.com/74997410/mobile/video

• 学习笔记

• https://zhuanlan.zhihu.com/reinforce

19.推荐系统（ 明尼苏达大学）

• https://www.coursera.org/specializations/recommender-systems

20.MIT人工智能

• http://open.163.com/movie/2017/9/Q/S/MCTMNN3UI_MCTMNR8QS.html
• https://ocw.mit.edu/courses/electrical-engineering-and-computer-science/6-034-artificial-intelligence-fall-2010/

21.UCB人工智能导论
学校公开课

• http://www-inst.eecs.berkeley.edu/~cs188/archives.html
• http://ai.berkeley.edu/home.html

edx版本

• https://courses.edx.org/courses/BerkeleyX/CS188.1x-4/1T2015/course/

补充两个R语言的课程
1.斯坦福统计学习（R语言）

• http://online.stanford.edu/course/statistical-learning-winter-2014
• http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/

2.MIT The Analytics Edge（R语言）

• https://www.edx.org/course/analytics-edge-mitx-15-071x-3?source=aw&awc=6798_1494598301_0441873e94dbe8302421deec62562e65&utm_source=aw&utm_medium=affiliate_partner&utm_content=text-link&utm_term=301045_https://www.class-central.com/