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资源中包含三个PDF，分别是大牛整理的吴恩达机器学习视频课笔记完整版、深度学习笔记最新版以及吴恩达新书（Machine Learning Yearning）。三本书理论与实践结合，学习了机器学习算法后，Machine Learning Yearning将展示如何构建机器学习项目，使机器学习算法发挥作用。配合网易云吴恩达老师的视频一起食用效果更佳呦！

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1. 对应视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1xa411K7aF/?vd_source=cf212b6ac033705686666be12f69c448 2. Matlab实现支持向量机的数据分类预测（完整源码和数据) 3. 多变量输入，单变量输出（类别），数据分类预测 4. 评价指标包括：准确率 和 混淆矩阵 5. 包括拟合效果图 和 混淆矩阵 6. Excel数据，要求 Matlab 2018B及以上版本 7. 其他代码连接：https://docs.qq.com/sheet/DRXBpdVRydFRHTXlB?tab=BB08J2&_t=1667389129635&u=96322ede66974c7097f1238bbc559fdc 注：采用 Libsvm 工具箱（无需安装，可直接运行），仅支持 Windows 64位系统

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《算法精解：C语言描述》是数据结构和算法领域的经典之作，十余年来，畅销不衰！全书共分为三部分：部分首先介绍了数据结构和算法的概念，以及使用它们的原因和意义，然后讲解了数据结构和算法中最常用的技术——指针和递归，最后还介绍了算法的分析方法，旨在为读者学习这本书打下坚实的基础；第二部分对链表、栈、队列、集合、哈希表、堆、图等常用数据结构进行了深入阐述；第三部分对排序、搜索数值计算、数据压缩、数据加密、图算法、几何算法等经典算法进行了精辟的分析和讲解。想要从事接触机器学习或者深度学习的同学，可以通过“算法精解”这本书夯实算法基础，为进一步学习基础学习铺垫。

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为帮助大家快速入门Python学习、机器学习、深度学习，根据我自己多年的学习和工作经验，总结了这份保姆级的学习清单，让大家在学习时不走弯路。 这份清单主要内容如下图所示，主要有3大部分，分别为python编程、机器学习和深度学习，在学习理论知识的同时注重实战，让大家快速上手。在各个部分，本文还推荐了学习图书和视频，可以帮助大家高效学习。 现如今，无论是机器学习、深度学习还是数据分析领域，python都已成为当今最热门的语言，在爬虫、网络编程等领域也深受开发者使用，python已成为使用人数最多的一门编程语言，在各个领域中发挥着作用。 因此，如果想入门机器学习或深度学习，python成为了必须掌握的一门编程语言。 机器学习部分将重点讲解机器学习方面要学习的东西。机器学习是关于计算机基于数据分布，学习构建出概率统计模型，并运用模型对数据进行分析与预测的方法。在深度学习大规模应用之前，传统的机器学习算法深受学术界追捧。 深度学习作为机器学习的一个分支，是近年来最热门同时也是发展最快的人工智能技术之一，相关学习资源包括免费公开教程和工具都极大丰富，同时这也为学习深度学习技术的IT人才带来选