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neural networks and deep learning 这是一个非常经典的神经网络和深度学习的教程，有完整的免费的电子书，网址： http://neuralnetworksanddeeplearning.com/about.html

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斯坦福大学，自然语言处理大师 Richard Socher 的课程，怎能不学？ 官网的课程介绍： http://web.stanford.edu/class/cs224n http://web.stanford.edu/class/cs224n/syllabus.html

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斯坦福大学，图像处理 李飞飞 的课程 ，无需多言，课程介绍地址： http://cs231n.stanford.edu/2016/ http://cs231n.stanford.edu/2016/syllabus.html

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斯坦福大学的cs224课程18个完整PPT整理。获取方式：后台回复：cs224，获取下载链接

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三本短篇工具书：线代，概率论，凸优化，这3门是机器学习，深度学习，图像处理，NLP 必备的基础知识。获取方式：后台回复：math

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Deep Learning in Neural Networks: An Overview 88页的深度学习文献综述，后台回复：dl

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《An Introduction to Deep Learning》深度学习概述：从感知机到深度网络，作者对于样例的选择、理论的介绍都非常到位，由浅入深，翻译版本： http://www.cnblogs.com/xiaowanyer/p/3701944.html

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XGBoost一些系统学习XGBoost的资料，陈天奇的官方网站： https://homes.cs.washington.edu/~tqchen XGBoost的Github地址, 至今仍有人在维护更新： https://github.com/dmlc/xgboost XGBoost详细使用的Github地址： https://github.com/dmlc/xgboost/blob/master/demo/README.md 里面涵盖了精彩的XGBoost介绍，Demo，Kaggle实战案列

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