A curated list of awesome Deep Learning tutorials, projects and communities.
Free Online Books
- Deep Learning by Yoshua Bengio, Ian Goodfellow and Aaron Courville (01/01/2015)
- Neural Networks and Deep Learning by Michael Nielsen (Dec 2014)
- Deep Learning by Microsoft Research (2013)
- Deep Learning Tutorial by LISA lab, University of Montreal (Jan 6 2015)
25 Tools and Libs Machine Learning Basing on Java
转自：CSDN
本列表总结了25个Java机器学习工具&库
Tutorials of Python
作者：廖雪峰
这是小白的Python新手教程，具有如下特点：
中文，免费，零起点，完整示例，基于最新的Python 3版本。
Python是一种计算机程序设计语言。你可能已经听说过很多种流行的编程语言，比如非常难学的C语言，非常流行的Java语言，适合初学者的Basic语言，适合网页编程的JavaScript语言等等。
那Python是一种什么语言？
首先，我们普及一下编程语言的基础知识。用任何编程语言来开发程序，都是为了让计算机干活，比如下载一个MP3，编写一个文档等等，而计算机干活的CPU只认识机器指令，所以，尽管不同的编程语言差异极大，最后都得“翻译”成CPU可以执行的机器指令。而不同的编程语言，干同一个活，编写的代码量，差距也很大。
比如，完成同一个任务，C语言要写1000行代码，Java只需要写100行，而Python可能只要20行。
所以Python是一种相当高级的语言。
你也许会问，代码少还不好？代码少的代价是运行速度慢，C程序运行1秒钟，Java程序可能需要2秒，而Python程序可能就需要10秒。
那是不是越低级的程序越难学，越高级的程序越简单？表面上来说，是的，但是，在非常高的抽象计算中，高级的Python程序设计也是非常难学的，所以，高级程序语言不等于简单。
但是，对于初学者和完成普通任务，Python语言是非常简单易用的。连Google都在大规模使用Python，你就不用担心学了会没用。
用Python可以做什么？可以做日常任务，比如自动备份你的MP3；可以做网站，很多著名的网站包括YouTube就是Python写的；可以做网络游戏的后台，很多在线游戏的后台都是Python开发的。总之就是能干很多很多事啦。
Python当然也有不能干的事情，比如写操作系统，这个只能用C语言写；写手机应用，只能用Swift/Objective-C（针对iPhone）和Java（针对Android）；写3D游戏，最好用C或C++。
如果你是小白用户，满足以下条件：
会使用电脑，但从来没写过程序；
还记得初中数学学的方程式和一点点代数知识；
想从编程小白变成专业的软件架构师；
每天能抽出半个小时学习。
不要再犹豫了，这个教程就是为你准备的！
准备好了吗？
Tutorials of Git
作者：廖雪峰
史上最浅显易懂的Git教程！
为什么要编写这个教程？因为我在学习Git的过程中，买过书，也在网上Google了一堆Git相关的文章和教程，但令人失望的是，这些教程不是难得令人发指，就是简单得一笔带过，或者，只支离破碎地介绍Git的某几个命令，还有直接从Git手册粘贴帮助文档的，总之，初学者很难找到一个由浅入深，学完后能立刻上手的Git教程。
既然号称史上最浅显易懂的Git教程，那这个教程有什么让你怦然心动的特点呢？
首先，本教程绝对面向初学者，没有接触过版本控制概念的读者也可以轻松入门，不必担心起步难度；
其次，本教程实用性超强，边学边练，一点也不觉得枯燥。而且，你所学的Git命令是“充分且必要”的，掌握了这些东西，你就可以通过Git轻松地完成你的工作。
文字+图片还看不明白？有视频！！！
本教程只会让你成为Git用户，不会让你成为Git专家。很多Git命令只有那些专家才明白（事实上我也不明白，因为我不是Git专家），但我保证这些命令可能你一辈子都不会用到。既然Git是一个工具，就没必要把时间浪费在那些“高级”但几乎永远不会用到的命令上。一旦你真的非用不可了，到时候再自行Google或者请教专家也未迟。
如果你是一个开发人员，想用上这个世界上目前最先进的分布式版本控制系统，那么，赶快开始学习吧！
Introduction of Scikit-learn
基于SciPy的众多分支版本中，最有名，也是专门面向机器学习的就是Scikit-learn。
作者：雷锋网 恒亮
对Python语言有所了解的科研人员可能都知道SciPy——一个开源的基于Python的科学计算工具包。基于SciPy，目前开发者们针对不同的应用领域已经发展出了为数众多的分支版本，它们被统一称为Scikits，即SciPy工具包的意思。而在这些分支版本中，最有名，也是专门面向机器学习的一个就是Scikit-learn。
Scikit-learn项目最早由数据科学家 David Cournapeau 在 2007 年发起，需要NumPy和SciPy等其他包的支持，是Python语言中专门针对机器学习应用而发展起来的一款开源框架。
和其他众多的开源项目一样，Scikit-learn目前主要由社区成员自发进行维护。可能是由于维护成本的限制，Scikit-learn相比其他项目要显得更为保守。这主要体现在两个方面：一是Scikit-learn从来不做除机器学习领域之外的其他扩展，二是Scikit-learn从来不采用未经广泛验证的算法。
本文将简单介绍Scikit-learn框架的六大功能，安装和运行Scikit-learn的大概步骤，同时为后续各更深入地学习Scikit-learn提供参考。原文来自infoworld网站的特约撰稿人Martin Heller，他曾在1986-2010年间做过长达20多年的数据库、通用软件和网页开发，具有丰富的开发经验。
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机器学习&深度学习经典资料汇总 http://www.thebigdata.cn/JiShuBoKe/13299.html