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Classic Technique

• Machine Learning

  • Foundations of Machine Learning - Mehryar Mohri, Afshin Rostamizadeh, and Ameet Talwalkar (强烈推荐)
  • 机器学西（西瓜书） - 周志华

• Deep Learning

  • Hung-yi Lee 深度学习 - 李宏毅深度学习（完整版）课程（2019）
  • CMU课程：《深度学习进阶(2020)》
  • 纽约大学2020年Yann LeCun讲授的深度学习课程 - “Deep Learning – SP20 | New York University” by Yann LeCun
  • 贝叶斯深度学习 - 简洁易懂的《贝叶斯深度学习》教程 by 肖逸君

• Generative Adversarial Network

  • Hung-yi Lee 对抗生成网络 - 李宏毅对抗生成网络(GAN)课程(2018)

• Reinforcement Learning

  • Hung-yi Lee 强化学习 - 李宏毅深度强化学习课程(2018)

• Graphical Model

  • 概率图模型基础 - 概率图模型基础，白板推导系列。

• Expectation Maximization

  • 人人都懂EM算法 - 知乎关于EM算法的介绍文章

Advanced Technique

• Graph Neural Network
• Self-Supervised Learning
  • [Yan Lecun：自监督学习] - 视频搬运 Slides
• Causal Model
  • 因果模型概览 -《Causal Models | Stanford Encyclopedia of Philosophy》
  • 《统计学因果推理：初级读本》样章(预览) -《Causal Inference in Statistics: A Primer》by Judea Pearl, Madelyn Glymour, Nicholas P. Jewell
  • 《因果推理原理：基础与学习算法》 -《Elements of Causal Inference - Foundations and Learning Algorithms | The MIT Press》by Jonas Peters, Dominik Janzing and Bernhard Schölkopf (MIT 2017) 下载 pdf
  • Causality for Machine Learning - 关于因果关系在机器学习的综述，by 德国著名机器学者Bernhard Schölkopf
• Capsule Network

Recommender System

• LDA及其在推荐系统中的应用 - 《A Deep Dive into Latent Dirichlet Allocation (LDA) and Its Applications on Recommender System》by Kung-Hsiang, Huang

Coding

• Python
  • Think Python 2e 最新版中文翻译
• PyTorch
  • Deep Learning with PyTorch - 官方权威教程书，可以免费在线看，购买需要付费
  • Deep Learning with PyTorch - 免费的前5章
  • PyTorch Tricks - PyTorch Tricks
  • PyTorch 有哪些坑/bug？ - PyTorch 有哪些坑/bug？

Foundation of Mathematics

• Foundation of Data Science - 数据科学基础，图灵奖得主John Hopcroft等人撰写的专著。
• Linear Algebra
  • Hung-yi Lee 线性代数 - 李宏毅线性代数课程(2018)
  • MIT 线性代数 - MIT 18.06 Linear Algebra, Spring 2005 中英双语字幕
  • 袖珍书:矩阵攻略 - 《The Matrix Cookbook》KB Petersen, MS Pedersen (2012)
  • 哈佛《神经科学数学工具》课程——用神经数据集讲解线性代数、微分方程、概率与统计等数学概念(Matlab) - 《NEUROBIO 314QC: Mathematical Tools for Neuroscience》by Lucy Lai, Alex Chen
• Calculus
• Probability Theory

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