看書原則：每看完一本書都要學會將書籍學到的知識點有關聯.
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已經閱讀過的書籍：
書名總結
機器學習演算法數學解析與python實現
通過泛讀，了解機器學習的常用演算法，根據有監督和無監督分常用演算法共有七種，有監督演算法又分為回歸問題和分類問題，回歸演算法有線性回歸演算法，分類演算法有logistic回歸分類演算法和knn分類演算法，樸素貝葉斯分類演算法，決策樹分類演算法，支援向量機分類演算法。無監督演算法有k-means聚類演算法。在此之前，有監督學習，無監督學習，回歸問題，分類問題，聚類問題這些機器學習中重要的概念。在分類問題上除了以上流行多年的演算法外，如今非常流行的演算法就是深度學習演算法。每一種演算法都有自己的優勢，在應用上，要根據具體問題使用效能更高的演算法則可。
2019 年最佳機器學習和深度學習書籍的名單：
《深度學習》by ian goodfellow, yoshua bengio, aaron courville
推薦：這本書被許多人認為是深度學習的聖經，因為它匯集了數年和數年在一本書中學習和專注的研究。這本書並不是為了專心學習，而是可以更好地用於睡前閱讀，因為它充滿了函式方程式，並以典型的教科書書寫，所以它不會寫成最有趣的風格。它從一開始就介紹基礎數學，如線性代數，概率論，接著轉向機器學習基礎，最後介紹深度網路和深度學習。
所以，如果你是乙個渴望掌握主題並進入深度學習研究的有抱負的學生，那麼這本書肯定會對你有所幫助。這可能是目前關於此主題的最全面的書籍。
深入學習使用python進行深度學習使用scikit-learn和tensorflow進行動手機器學習
構建智慧型系統的概念，工具和技術（第二版）強化學習：簡介（第二版）從資料中學習神經網路與深度學習
深度學習四大經典書籍
我們都知道現在機器學習 深度學習的資料太多了，面對海量資源，往往陷入到 無從下手 的困惑出境。而且並非所有的書籍都是優質資源，浪費大量的時間是得不償失的。今天，給大家推薦這四本好書。推薦指數 本書自出版以來收到眾多好評，因為是 keras 作者寫的書，所以全書基本圍繞著 keras 講深度學習的各種...
人工智慧 深度學習的書籍推薦
這本書是我看過的各種深度學習裡的書，作者水平最高的，有理論，又能接地氣實現，利用了 fastai 庫，實現過程 變得簡單多了。裡面有pytorch,python 需要有一定程式設計基礎，特別是python基礎要好一些，要不然即使能執行，也不一定能看懂。第二本書 2019.09 page243 已讀完...
linux 學習書籍
1.必備書籍 鳥哥私房菜 特定作業系統指南 2.linux系統管理 linux權威指南 rhce study guide 3.linux上的程式設計 a.beginning linux programming linux程式設計 b.24小時shell程式設計 learning perl perl ...