由于资料繁多，在这里做了一些删节，可访问原文链接获取详情。

《BriefHistoryofMachineLearning》

介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、DeepLearning.

《DeepLearninginNeuralNetworks:AnOverview》

介绍:这是瑞士人工智能实验室JurgenSchmidhuber写的最新版本《神经网络与深度学习综述》本综述的特点是以时间排序，从年开始讲起，到60-80年代，80-90年代，一直讲到年后及最近几年的进展。涵盖了deeplearning里各种tricks，引用非常全面.

《AGentleIntroductiontoScikit-Learn:APythonMachineLearningLibrary》

介绍:这是一份python机器学习库,如果您是一位python工程师而且想深入的学习机器学习.那么这篇文章或许能够帮助到你.

《HowtoLayoutandManageYourMachineLearningProject》

介绍:这一篇介绍如果设计和管理属于你自己的机器学习项目的文章，里面提供了管理模版、数据管理与实践方法.

《MachineLearningisFun!》

介绍:如果你还不知道什么是机器学习，或则是刚刚学习感觉到很枯燥乏味。那么推荐一读。这篇文章已经被翻译成中文,如果有兴趣可以移步







































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