• 1. Machine Learning Yearning

• 2. Deep Learning Book(感谢北京大学张志华团队的翻译工作，中文版点击这里)

1. 掌握机器学习相关的概念及计算公式，包括有/无/半监督学习，强化学习，分类/回归/标注，聚类；训练集/验证集，交叉验证，测试集；数据预处理，正则化，归一化；损失函数，经验风险最小化，结构风险最小化，最优化算法；训练误差，泛化误差，欠拟合，过拟合；准确率，召回率，F1值，ROC和AUC；

2. 掌握机器学习主流的模型及其算法，包括有生成方法：朴素贝叶斯、隐马尔可夫模型，判别方法：感知机、logistic回归、决策树、K近邻、支持向量机、提升方法、最大熵、条件随机场等；

3. 安装 numpy, scipy, pandas, matplotlib, scikit-learn, xgboost 等 python 包，实战项目：识别手写数字、画决策树、文本挖掘过滤垃圾邮件、情感倾向分析、波斯顿房价预测、基于协同过滤的推荐系统、图像分类等，上手 kaggle、KDD 比赛题或者阿里天池、滴滴Di-Tech、今日头条bytecup 比赛题；

4. 了解大数据相关的知识，包括有Flume、Kafka，Storm，Hadoop，Spark等，知道Hadoop基金下的项目（Cassandra、HBase、Hive、Pig、ZooKeeper等）的应用场景，特别地要知道分布式计算框架的原理，从 HDFS、MapReducer 到 Streaming；

5. 安装 spark-2.0.0-bin-hadoop2.7，掌握 Hadoop Shell命令，两种模式下运行 Spark 作业，了解 Spark SQL/Streaming/GraphX，掌握 Spark MLlib 写机器学习算法；

6. 深度学习相关的概念及计算公式，包括神经元模型、输入层、隐藏层、输出层、weight、bias、BP算法、目标函数（mean_squared_error、mean_absolute_percentage_error等）、激活函数（sigmoid、softmax、tanh、relu等）、优化算法（SGD、RMSprop、Adagrad、Adam等）、多层感知器、自动编码器、卷积神经网络CNN（卷积层Convolution2D、池化层MaxPooling2D）、递归神经网络RNN、LSTM、全连接网络等；

7. 安装深度学习框架 TensorFlow/Theano 或其它，掌握 tf 的张量、图、会话的用法，了解分布式/使用GPU的方法，动手写经典的项目，学会使用 Vgg 16/19 和 ResNet 的模型并运用到自己的项目中；

8. 安装更上层的深度学习库 Keras，更加快速、熟练的编写出各种种类的神经网络模型。

TODO:

1. Autoencoder：
   特点：1）数据相关的，2）有损的，3）从样本中自动学习的；
   作用：1）数据去噪，2）进行可视化而降维；
   类型：简单自编码器、稀疏自编码器、深度自编码器、卷积自编码器、序列到序列的自动编码器、变分自编码器；

2. CNN：
   LeNet、AlexNet、GoogLeNet、VGG、ResNet

   Neural Network Architectures

   高级激活: LeakyReLU, PReLU, ELU, ParametricSoftplus, ThresholdedReLU, SReLU

   卷积: Convolution1D, Convolution2D, AtrousConvolution2D, SeparableConvolution2D, Deconvolution2D, Convolution3D, UpSampling1D, UpSampling2D, UpSampling3D, ZeroPadding1D, ZeroPadding2D, ZeroPadding3D

   内核: Dense, Activation, Dropout, SpatialDropout2D, SpatialDropout3D, Flatten, Reshape, Permute, RepeatVector, Merge, Highway, MaxoutDense

   嵌入: Embedding

   归一化: BatchNormalization

   池化: MaxPooling1D, MaxPooling2D, MaxPooling3D, AveragePooling1D, AveragePooling2D, AveragePooling3D, GlobalMaxPooling1D, GlobalAveragePooling1D, GlobalMaxPooling2D, GlobalAveragePooling2D

   循环: SimpleRNN, LSTM, GRU

   包装器:Bidirectional, TimeDistributed

3. RNN：
   http://deeplearning.net/tutorial/rnnslu.html

4. LSTM：
   http://deeplearning.net/tutorial/lstm.html

5. GAN:
   http://datascienceassn.org/sites/default/files/Generative%20Adversarial%20Nets.pdf
   https://github.com/255BITS/HyperGAN

1. awesome-machine-learning
2. dl
3. 我爱机器学习
4. 寒小阳的博客

1. 统计学习方法、集体智慧编程、利用python进行数据分析、机器学习实战、机器学习西瓜书、Spark MLlib 机器学习
2. 自然语言处理、计算广告、推荐系统、计算机视觉、大数据应用实践

1. Coursera Ng大牛的课程
2. 小象学院邹博老师的课程

1. deeplearning.net 收藏夹必备，paper指南
2. Neural Networks and Deep Learning
3. UFLDL教程

1. DeepLearningBook 亚马逊预售12月出，等不及花40元打

1. 优达学城的deep-learning免费课程
2. 深度学习2016暑假课程有PPT无字幕
3. 周莫烦的录制视频Youtebe和优酷均有

Tips: ①Follow 业界大牛的 Twitter，比如 Geoffrey Hinton (Google AI团队)、Aymeric Damien (Facebook AI实验室)、Yoshua Bengio (蒙特利尔大学终身教授) 、Andrew Ng (斯坦福大学副教授)、Li Feifei、Andrej Karpathy 等，掌握大神们的最新研究进展； ②Reddit 上订阅一些主题如 /r/deeplearning，可以知道业界最新的新闻动态，还有一些 discussion 如 WAYR(what_are_you_reading) 可以交流。

1. 自己的 MacBook Pro 一训练数据CPU升到200%300就开始发热，甚至风扇开始转；

2. 偶然听朋友建议到 SuperVessel上试试，装了GPU下的TF，但是必须在规定的VPN下才能SSH；

3. 接下来转到 AWS，可以自己搭建应用了， 现在有两种虚拟机 g2.2xlarge（单块CPU，4G显存）和 g2.8xlarge（4块CPU，4G显存），都是CUDA的。知乎上的教程在AWS上配置深度学习主机。

4. 阿里云HPC 和 Ucloud 现也有带 Tesla 的物理机了。用前者低配版的训练 neural-style，14分钟左右，python neural_style.py --content content.jpg --styles style.jpg --output output.jpg --iteration 1000 --width 512。用之前算一算数据量要付费多少，大了的话买虚拟机还不如自己搭一台工作站；

5. 等毕业了自己搭一台工作站吧...

6. TPU是什么鬼

1. Spark集群部署

2. 分布式tensorflow部署与训练

使用 git hook，配合 rsync，本地开发机一次提交代码，使集群间指定目录代码一致，节省每台机器都复制粘贴代码的操作；这样跑分布式训练时，只需要在每台机器上带参数来运行代码就可以了

1. IMAGE相关：
   1.1 图像风格转换neural-style anishathalye/neural-style
   1.2 素描自动上色 pfnet/PaintsChainer
   1.3 图像描述 iFighting/im2txt
   1.4 图片生成故事 ryankiros/neural-storyteller
   1.5 小度机器人
   1.6 生成明星脸

2. NLP相关：
   2.1 古诗词生成器

3. RNN相关：
   3.1 创作歌曲/歌曲风格转换

4. RL相关：
   4.1 愤怒的小鸟 yenchenlin/DeepLearningFlappyBird
   4.2 模拟自动驾驶 kevinhughes27/TensorKart

1. Theano调试技巧