比如,相关的书籍 , 博客 , 框架 ,学习上的建议
个人觉得书籍方面可以看看tom mitchell的《机器学习》,视频教程的话同意楼上的coursea,这个是stanford的机器学习大神andrew ng办的,里面有他的《机器学习》公开课。微博的话,可以关注几个大号,比如老师木,陈利人,李沐ml,xlvector,张栋机器学习,clickstone等等等等。
关于开源的一些东西,可以参见这篇blog:http://somemory.com/myblog/?post=24。
博客的话,可以看看上面几个大牛的blog以及他们的友情链接
把Python学好,把Scikit-Learn当成圣经来读,它的文档非常完善。照着例子一步步,很快便入门。
如果对Python和Scikit-learn有兴趣,请参考文章:《0x01 念念Python,必有回响》
李航 统计学习方法
Andrew Ng 机器学习(斯坦福研究生版+coursera版 后者入门玩玩 前者数学推导)
还有本书叫机器学习实战 ,也很不错。
当然现在最重要的还是神经网络,书就叫Deep Learning,大牛们刚出的
这个问题放了好久了都木有人回答,我就抛砖引玉吧:首先可以看一些公开课,比如:网易公开课,和coursera。
另外经典的书籍可以去amazon和京东上看,还是有很多的。这方面可以参考知乎的讨论帖。