机器学习资料链接

1. 数学基础

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3. 线性代数的本质
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6. 非常适合初学者的机器学习的数学基础专辑（pdf下载）
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8. 机器学习数学基础pdf
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   • Mathematics for Machine Learning | Companion webpage to the book “Mathematics for Machine Learning”.

2. 机器学习

1. 🔗线性回归

• Machine Learning_魏晓蕾的博客-CSDN博客前辈们做的机器学习笔记
• 机器学习之路【b站UP主】

1. 林轩田机器学习基石(国语)
2. 【白板推导系列】【合集 1～33】
3. 【手推机器学习】矩阵求导7–最小二乘法举例
4. 【神经网络】BP误差逆传播算法数学推导
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7. 【英文】机器学习可解释性| Interpretable Machine Learning (christophm.github.io)

3. 深度学习

1. 动手学深度学习【李沐大神】
2. 🔗CNN
3. 深度学习课件链接GitHub - wangshusen/DeepLearning

4. 强化学习

1. 🔗第1节什么是强化学习?-北邮-鲁鹏老师
2. 强化学习 (Reinforcement Learning) 基础及论文资料汇总
3. 【莫烦Python】强化学习 Reinforcement Learning
4. 强化学习基础 （本科生课程） 北京邮电大学 鲁鹏
5. 李宏毅
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7. 【RLChina 2022】前沿进展五：应用多智能体强化学习解决现实问题——机遇和挑战 方飞_哔哩哔哩_bilibili
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CV

数字图像处理

20220927

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机器学习手册分为三个部分，数学基础、机器学习经典算法、统计学习方法。建议有时间的同学可以这三个部分按照顺序学习，时间少的同学，我建议直接看机器学习经典算法，遇到问题查一下数学基础，也可以一边看机器学习经典算法，一边看统计学习方法，查漏补缺。