深入機器學習應該從哪門課或哪本書開始？求推薦資源？

目前的狀況是：
1、數學系學生已保研，學習方向比較分散，想涉獵多一些以便選擇
2、初步了解了機器學習演算法，不包括深度學習

3、有實踐但不多，大部分是做課後作業
4、非常鑽牛角尖，不喜歡有很多錯誤或邏輯混亂的書或課
請問各位前輩：
1、有沒有哪本書（PRML、MLAPP、ESL、deeplearning花書）或哪門課程比較推薦，就是非常難但看完看懂能醍醐灌頂的那種，並且課後有習題實踐！！！！並且有答案。

2、前輩們能不能推薦一些習題資源並且一定要有解答。我喜歡有參考答案的那種...特別是程序
3、我想找同學搞個圖像識別的3D列印，就是立體還原，cs229這門課上講過一個例子比較相似。不知道這部分具體需要哪些演算法設計的知識？
真心感謝各位

不是前輩。

1.我只讀過其中兩本，根據我的了解來談一下。

MLAPP網上好像只有第一版，在買不起的情況下，你只能對著電子版和Errata慢慢地改裡面的錯誤了，不然的話不適合鑽牛角尖，有沒有答案我還不知道；PRML應該算是經典中的經典了，優勢是網上資料多，錯誤少但並不是沒有，有參考答案，但算不上太難，不過課後題挺難的。ESL應該要比PRML難的，也有課後題答案，但是據說不是很細，初次入門讀的話可能會體會不到一些話的深層含義。DL深度學習方面都成教科書了，機器學習那部分特點就是精簡但又不失完整性，沒有課後題。

以上這幾本應該都夠醍醐灌頂的，但是吃透不容易，做不到真正理解的話很快就忘了。

公開課好像沒有特別難的，反正都不如課後習題難。2.沒看懂這個子問題3.Stereo Vision並不懂

谷歌有一款免費的視頻教程——《機器學習速成教程》，25堂課，40多個練習，中文版和英文版都有，地址如下：

https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/

謝邀，

西瓜書最經典，如果自學建議看科大的機器學習相關課程，可以很好的幫你對機器學習有個初步認識。

自己愛好非常重要，極是在學校學習老師也沒有辦法講的面面俱到，需知紙上得來終覺淺，絕知此事要躬行！

最近在學習cs231n的課程，絕對經典！

周志華的西瓜書和吳恩達的視頻

謝邀。

Github上down代碼嘗試編程，通過編程理解機器學習與深度學習個人認為是捷徑。

Build software better, together?