机器学习_学习资源推荐

知乎上推荐的资源：
0.准备知识：
关于神经网络的基本知识。
http://blog.csdn.net/coolluyu/article/details/9011389

1.理解反向传播算法(里面的反向传播可视化网站以及python的反向传播算法的代码都对初学者很有帮助)
https://mattmazur.com/2015/03/17/a-step-by-step-backpropagation-example/

2.深度学习
粗略的了解深度学习
https://www.toptal.com/machine-learning/an-introduction-to-deep-learning-from-perceptrons-to-deep-networks
上述文章的中文翻译如下：http://www.cnblogs.com/xiaowanyer/p/3701944.html

3.理解卷积：
http://colah.github.io/posts/2014-07-Understanding-Convolutions/
http://blog.csdn.net/lanbing510/article/details/7425952

4.理解卷积神经网络
http://colah.github.io/posts/2014-07-Conv-Nets-Modular/
http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8781543
http://www.open-open.com/lib/view/open1425626861103.html

5.再使用开源的库来自己动手实现一个CNN
推荐库：caffe , torch7, theano.
官网都有很完善的文档可以跟着做

6.受限玻尔兹曼机（RBM）学习笔记
http://blog.csdn.net/itplus/article/details/19168937

7.玻尔兹曼机的综述文章《玻尔兹曼机研究进展》
可以在知网上下。

8.线性回归讲解
http://blog.csdn.net/xiazdong/article/details/7950084
http://blog.csdn.net/xiazdong/article/details/7950087
http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2013/03/15/2962116.html
http://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/51154481

http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/DocumentPage.php?course=DeepLearning&doc=exercises/ex2/ex2.html