張冰洋9 個月前
本著兩條原則推薦一波機器學習，深度學習的課程以及常用的庫：
1.不建議報輔導班。不是因為我們不應該為學習知識付費， 而是因為有更好的資源，而這些資源恰好免費。報輔導班學習浪費錢倒是次要的，主要是時間有限，所以我們要把最好的時間集中在最高效的事情上。
以下課程均有中文字幕：
1.機器學習
2.深度學習
斯坦福cs231n-深度學習與計算機視覺 - 網易雲課堂
amazingzby/cs231n
劇透一丟丟：第一節李飛飛講課時懷著孩子，所以只能坐著講課，但課程內容依然interesting 。
3.推薦個與機器學習，深度學習不相關的課程，jerry cain講的《程式設計正規化》，我只聽過前幾節，感覺超級贊，就推薦給大家了
史丹福大學公開課：程式設計正規化_全27集_網易公開課
ok！第一波已經結束，來第二波
處理陣列，矩陣非常有效的庫，不會numpy，學後面的白搭。
2.matplotlib
python plotting - matplotlib 1.5.3 documentation
資料視覺化（其實就是畫圖，直方圖，折線圖，餅狀圖等等）必備。
3.pandas
python data analysis library
pandas主要用於清洗資料，如果輸入資料不那麼規範（比如有資料丟失或有無效數字），用pandas處理會非常方便。
機器學習必備
這個不解釋，老司機都懂的！
今天就先到這裡，下車前記得刷卡~
深度學習課程推薦
前一段時間完成了coursera華盛頓大學的機器學習專項課程，希望把這門可也推薦給大家 課程鏈結 其實我本不應該這麼快學完的，因為一開始coursera上說這個專項課程有 門課，但是後面由於華盛頓大學方面的原因，後兩門課無故取消了，就變成了現在的四門課 第一門課是一些機器學習的例子，主要讓大家有個初...
Oracle 的入門心得 強烈推薦
oracle 的體系太龐大了，對於初學者來說，難免會有些無從下手的感覺，什麼都想學，結果什麼都學不好，所以把學習經驗共享一下，希望讓剛剛入門的人對 oracle 有乙個總體的認識，少走一些彎路。一 定位 oracle 分兩大塊，一塊是開發，一塊是管理。開發主要是寫寫儲存過程 觸發器什麼的，還有就是用...
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