很早之前就想大概总结一些看到过或者看过的资源，包括比较好的书籍和视频资源，但是总是忘记了，这里给大家介绍一些资源，大家可以根据自己的需要去选择一些对自己有用的，当然小修这里介绍的也不全面，大家如果有什么更好的推荐可以以留言的方式发在下面，也可以让其他人知道。送人以花，留有余香，大家可以一起学习进步。
1. 书籍
统计学习，李航，清华大学出版社
这本书是国内为数不多的关于机器学习写的非常好的入门级别的一本书，里面包含的内容还是非常丰富的。 而且很多公式也写的比较详实。包括常见的一些监督和无监督的算法。
机器学习，周志华，清华大学出版社
这本书相比于上面的书，包含的内容更加丰富有很多方面讲的比上面那一本数讲的详细点，对一些新接触机器学习的人可以先看看这本书，大概了解一些内容。
Pattern recognition and machine learning, Christopher M.Bishop. et al.
这本书对机器学习里面很多的内容讲的很清楚而且比较浅显，不像国内的很多书那样只是大量的罗列公式，这本书网上有电子版，而且里面的很多算法都有实现的代码可以边学习边进行编程。书籍github下载地址为;
https://github.com/chocoluffy/Machine-Learning-Course
Machine learning in action. Peter harrington
里面手把手教你怎么用python实现机器学习中常见的算法，很多时候如果想要深入的去学习机器学习，还是需要自己动手实践一下机器学习相关的算法，可以对相关内容的理解的更深入。
语音识别实践，俞栋等人，人民邮电出版社
这本书从传统的高斯混合模型开始介绍了语音识别相关的技术，之后再花了很大一部分篇幅介绍深度学习相关的技术和概念去处理语音识别相关的问题。里面讲的很详细（就是公式实在是多）。
Natural language processing with python Steven Bird .et al.
本书手把手介绍了如何用python处理自然语言中相关的问题，特别是文本处理相关的问题。
Speech and language processing. Daniel Jurafsky
里面对自然语言处理中很多方面都有涉及，包括文本处理，同时介绍了机器学习中很多常用的技术，并且如何使用这些算法对相关的问题进行处理。网上可以找到pdf版。
深度学习，张志华等人翻译的，人民邮电出版社
这本书翻译自land Goodfellow等人的deep learning书籍，里面的内容非常详实。介绍了很多深度学习相关的内容。deep learning外文版的书籍是开放的，可以网上搜索下载下来。英文版的下载地址为：
http://www.deeplearningbook.org/
TensorFlow实战，黄文坚等人，电子工业出版社
对深度学习框架TesorFlow做了一个比较好的介绍，并且手把手介绍了如何使用TensorFlow进行编程。
Python语言及其应用， 丁嘉瑞等人译,
这本书是一本介绍python编程的书，看过几本python的书，感觉这本书写的比较不错。
当然还有很多的书，这里只是介绍了非常非常少的一部分书籍。以后有机会再向大家介绍和总结。
2. 视频学习网站
下面介绍一些视频网站大家可以根据需要学习一下：
斯坦福CS231n Spring 2017开放课程视频
CS231近几年一直是计算机视觉领域和深度学习领域最为经典的课程之一。
课件地址：http://cs231n.stanford.edu/slides/2017/
课程视频地址：https://www.youtube.com/playlist?list=PL3FW7Lu3i5JvHM8ljYj-zLfQRF3EO8sYv
Bilibili视频地址：http://www.bilibili.com/video/av13260183/#page=1
网易公开课
可以说网易公开课是国内最早的一个开放式的公开课视频网站，里面包含很多很好的公开课程，包括国内和国外各学科的。后面腾讯和其它的一些网站机构也跟进做在这方面做了很多的工作。
Cousera课程，
该网站中有很多世界名校的公开课，里面有有一些课程是收费的，但是如果你不需要认证的话是可以跟着一起学习的。其中最火的就是斯坦福大学 Andrew Ng 的机器学习课程，视频网站和课程网站地址为：
https://zh.coursera.org/
https://zh.coursera.org/learn/machine-learning
Deep learning.ai 项目的课程
前段时间炒的特别火的Andrew Ng的 deep learning. ai 的全部课程实际上也是免费的大家可以去看看。
视频地址为：https://www.deeplearning.ai/
斯坦福大学自然语言处理的课程
这是由NLP领域的大牛Dan Jurafsky和Chirs Maning教授的课，之前coursera有这门课，但是后来没有了，如果能够翻墙的可以在Youtub上查找看看，里面对自然语言处理相关的技术介绍的非常详细，
3. 其它
对于基础语言推荐大家学习java和C++二选一，再加上python，有这两门语言为基础，对很多问题的解决都足够了。至于深度学习的框架，可以学习tensorflow，国内很多网站对tensorflow的官方文档都汉化了，可以让读英文比较吃力的人快速的上手，很多源代码可以从github上获取，其中tensorflow实现的深度学习相关网络的代码在网站: http://tensorflow.org 中获取。如果只是想快速的搭建深度学习相关的网络解决网络可以使用keras去搭建，它对很多底层的实现进行了封装，可以非常快的上手。
上面一些推荐只是针对那些想了解机器学习和自然语言处理相关技术的人，还有很多的书籍和视频网站资料都没有罗列出来，但是内容都大同小异。其实个人觉得最前沿的方法和技术还是通过读文章来获取的，很多文章都放在arxiv的网站上，另外还有一些会议的报告也是可以很快速的获取相关的知识。这里先不做介绍，感兴趣的可以通过百度或者google获取这方面的知识。
说明
小修最近两周因为临时要准备一门很重要很重要的考试，所以会更新很慢，等考试过后，会陆续再为大家介绍自然语言处理过程中学习的一些知识点，并且为大家分享碰到的好文章。
如果你们有什么觉得好的东西愿意和大家一起分享，也欢迎从公众号下面菜单栏中加入我们的微信或者QQ交流群中一起交流，一起学习，一起进步，或者在这里发布你撰写的文章，和大家一起分享学习的心得和体会。
PS： 后面会陆续和大家分享最近在做文本分类用到的一些技术和知识点，并且介绍开发简单的语音聊天机器人的知识点，欢迎大家一起交流。
