我的知乎“黃海廣”，目前已經有20453粉絲，點贊數23533，是比較熱門的知乎個人號。本文分享下我的幾篇高贊文章，可以說這7篇文章是人工智能入門的寶典。（黃海廣）

黃海廣的知乎地址：

https://www.zhihu.com/people/fengdu78

高贊文章TOP7：

1.吳恩達老師的機器學習和深度學習課程筆記打印版-公布源文件 (點贊數：6578+)

https://zhuanlan.zhihu.com/p/35940466

本文公布了吳恩達老師的機器學習和深度學習課程筆記和相關視頻等資源。

資源地址：

https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes

https://github.com/fengdu78/deeplearning_ai_books

2.機器學習必備寶典-《統計學習方法》的python代碼實現及課件(點贊數：1056+)

https://zhuanlan.zhihu.com/p/50552396

簡介：《統計學習方法》可以說是機器學習的入門寶典，許多機器學習培訓班、互聯網企業的面試、筆試題目，很多都參考這本書。本文根據網上資料用python復現了課程內容，并提供本書的代碼實現、課件下載。

備注：本文可能是目前最全的《統計學習方法》的代碼實現，github star高達6900+。在今年7月份的GMIS大會上我碰到了李航老師，加了微信，他對我的這個github給予肯定，李航老師不但學識淵博，而且平易近人，并接受邀請加入了我的博士微信群。

資源地址：

https://github.com/fengdu78/lihang-code?

3.強烈推薦的TensorFlow、Pytorch和Keras的樣例資源（深度學習初學者必須收藏）(點贊數：2174+)

https://zhuanlan.zhihu.com/p/51866340

TensorFlow、Keras和Pytorch是目前深度學習的主要框架，也是入門深度學習必須掌握的三大框架，但是官方文檔相對內容較多，初學者往往無從下手。本人從github里搜到三個非常不錯的學習資源，并對資源目錄進行翻譯，強烈建議初學者下載學習，這些資源包含了大量的代碼示例（含數據集），個人認為，只要把以上資源運行一次，不懂的地方查官方文檔，很快就能理解和運用這三大框架。

資源地址：

https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples

https://github.com/erhwenkuo/deep-learning-with-keras-notebooks

https://github.com/yunjey/pytorch-tutorial

4.推薦：常見算法的python實現（github上25000多star）(點贊數：1785+)

https://zhuanlan.zhihu.com/p/63754427在github上發現一個25000多star的倉庫，把各種常見算法用python實現了，而且還有動圖演示，非常值得推薦。https://github.com/TheAlgorithms/Python
5.重磅推薦《南瓜書》：周志華《機器學習》的推導和解析(點贊數：1255+)

https://zhuanlan.zhihu.com/p/61355187

有個非盈利的開源學習組織Datawhale開源了一個github倉庫：“南瓜書(PumpkinBook)”，對《機器學習》（西瓜書）里比較難理解的公式加以解析，以及對部分公式補充具體的推導細節。

資源地址：https://github.com/datawhalechina/pumpkin-book

6.Numpy練習題100題-提高你的數據分析技能(點贊數：1851+)

https://zhuanlan.zhihu.com/p/57872490

本文總結了Numpy的常用操作，并做成練習題，練習題附答案建議讀者把練習題完成。作者認為，做完練習題，Numpy的基本操作沒有問題了，以后碰到問題也可以查這些習題。

資源地址：

https://github.com/rougier/numpy-100

7.推薦-45篇讓你跟上AI時代的論文(點贊數：1137+)

https://zhuanlan.zhihu.com/p/69217673

而AI領域的發展會是IT中最快的。我們所看到的那些黑客技，其后面無不堆積了大量的論文。而且都是最新、最前沿的論文。

從某種調度來講，他們所用的技術跟書籍里的內容確實不是一個時代。要想與時俱進，就必須改變思路——從論文入手，本文給大家介紹45篇讓你跟上AI時代的論文。

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往期精彩回顧

• 良心推薦：機器學習入門資料匯總及學習建議
  

• 黃海廣博士的github鏡像下載（機器學習及深度學習筆記及資源）

• 機器學習小抄-（像背托福單詞一樣理解機器學習）
  

• 首發：深度學習入門寶典-《python深度學習》原文代碼中文注釋版及電子書

• 機器學習必備寶典-《統計學習方法》的python代碼實現、電子書及課件
  

• 重磅 | 完備的 AI 學習路線，最詳細的資源整理！
  

• 圖解word2vec(原文翻譯)

• 斯坦福CS229機器學習課程的數學基礎（概率論和線性）

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的黄海广博士的知乎高赞（1000+）文章分享的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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