• 學術搜索引擎
  • 圖書電商

很多優秀項目的官方網站都有非常優秀的教程的，官方文檔和教程的閱讀也能幫助你學習相應的編程。

TensorFlow官網 —— https://tensorflow.google.cn/overview

Pytorch官網 —— https://pytorch.org/tutorials/

另外，還有「PyTorch中文文檔」 https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/

scikit-learn官網 —— https://scikit-learn.org/stable/

這是一個機器學習開源庫，裡邊有關於分類、回歸以及聚類等相關的具體演算法原理講解以及簡短的代碼示例可供使用和學習。

以上三個是我常瀏覽的網站，當你基礎達到一定程度之後，可以通過閱讀相關的論文來提升水平。

「Paper with Code」 https://www.paperswithcode.com/ 這個網站可以幫助你查找論文中的相關代碼，結合著代碼去看論文可以幫助你的水平很快的提升。

「機器之心」 https://www.jiqizhixin.com/ 這個官網上會有很多行業的最新動態，包括學術圈和產業界，對於一些標題的大驚小怪不要去理會，主要是看一些行業最新動態。另外這個網站上也有一些學習教程的資源。

「PaperWeekly」 http://www.paperweekly.site/collections 如果你喜歡看論文的話，我還推薦這個網站。

對了，「知乎」也不錯哦，很多大佬偶爾會回答一些問題，並且寫一些博客，具體內容還是需要自己去篩選，因為有一些內容比較劣質。

大概就推薦這些吧～

能科學上網就YouTube，不能就去b站，沒錯就是嗶哩嗶哩的b站。推薦一個周莫煩小哥哥的視頻。雖然有點科普性質，但是小哥哥很平易近人啊，語言通俗易懂。

還有，Google有一個 機器學習速成網站

https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/?

developers.google.cn

這些都是原理性質的入門課程。

不知道題主的提高，是不是指的調參，如果是調參那要看吳恩達的課程 deeplearning.ai

裡面有介紹調參技巧。在coursra 上可能需要科學上網或者網易雲課堂有。然而調參，它還是辣么難。。。捂臉 ?

以上是答主看過的一些課程。希望對題主有幫助。

推薦Andrew Ng和李宏毅的ML/DL視頻課程，搭配官方網站上的講義以及GitHub上的網友筆記食用更佳。

最近Andrew Ng出了個針對TensorFlow2.0的視頻教程，也可以去看看，拋棄1.x，擁抱2.0~~

去聽斯坦福的CS224系列課程吧

注意以下兩點，

1. 課程絕不是只聽一遍，不懂的要複習和翻閱資料

2. 所有習題和動手實操一定要做完

推薦閱讀：
相关文章