我们都知道现在机器学习、深度学习的资料太多了，面对海量资源，往往陷入到“无从下手”的困惑出境。而且并非所有的书籍都是优质资源，浪费大量的时间是得不偿失的。给大家推荐这几本好书并做简单介绍。
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本书本着“平民”起点，从“零”开始的初衷，介绍深度学习的技术与技巧，逐层铺垫，把微积分、梯度等知识重点化整为零，把学习曲线最大程度地拉平，让读者有良好的代入感和亲近感。本书用漫画插图来调节阅读气氛，并且在每个讲解的部分都有对比和实例说明，相亲每位读者都能感受到非常好的阅读平滑感。https://github.com/azheng333/DeepLearningAndTensorFlow
本书将从机器学习和深度学习的基础理论入手，从零开始学习PyTorch，了解PyTorch基础，以及如何利用PyTorch框架搭建模型。通过阅读本书，你将学习到机器学习中的线性回归和Logistic回归、深度学习的优化方法、多层全连接神经网络、卷积神经网络等技术，最后通过实战了解深度学习前沿的研究成果。本书将理论和代码相结合，帮助读者更好地入门深度学习，适合任何对深度学习感兴趣的人阅读。https://github.com/L1aoXingyu/code-of-learn-deep-learning-with-pytorch
本书将全面介绍深度学习从模型构造到模型训练的方方面面，以及它们在计算机视觉和自然语言处理中的应用。本书并不要求读者有任何深度学习或者机器学习的背景知识，我们将从头开始解释每一个概念。https://github.com/d2l-ai/d2l-zh
又名“花书”。该书由三位大佬 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 撰写，是深度学习领域奠基性的经典教材。相信这本书大部分人入坑深度学习的都知道！获取方式
深度学习与图网络一个值得关注的技术公众号。关注图网络、图表示学习，最近顶会顶刊动态以及机器学习基本方法，包括无监督学习、半监督学习、弱监督学习、元学习等
