推 TitanEric: 我覺得各有千秋耶 先後的話覺得Andrew Ng的可以先看 練 02/22 10:27
→ TitanEric: 習跟著做 NTU吃重數學 要有一些底子 02/22 10:27
→ TitanEric: 最近在直接嗑NTU的教材書 發現有點嗑不下去… 02/22 10:28
→ robber1234: 這版都說只要自學就好怎麼會嗑不下去XD 02/22 10:29
推 errard: Ng蠻簡單的先看 02/22 10:39
推 ghmsxtwo: 這板都把分析代數拓僕當成睡前讀物輕鬆上手 02/22 10:44
推 alan23273850: 看李弘毅老師的教材先 02/22 10:45
推 jason710068: 推李鴻毅，教得夠清楚老師又幽默 02/22 11:02
推 pomelo0523: Ng先，比較簡單適合入門 02/22 11:07
推 dreamnook: 02/22 11:10
推 lovdkkkk: 分析代數拓僕當成睡前讀物輕鬆入睡 02/22 11:15
噓 Ommm5566: 是要問幾次 李弘毅林宣田 02/22 11:25
→ Ommm5566: 李重實作宣田重數學 02/22 11:25
推 booray: 李跟林都修過 比較推薦先看李鴻毅老師的 林軒田老師比較 02/22 11:56
→ booray: 理論 大概看到 vc 就跳了 02/22 11:56
→ booray: 不過李鴻毅老師的課大概一半以上都是 deep learning 02/22 11:57
→ stkoso: 到底是哪個ㄏㄨㄥˊ阿 怎麼都找的到東西 02/22 12:03
推 TWkobe: 宏 02/22 12:41
推 NCUking: 李宏毅 02/22 13:12
推 windisbig: Youtube打李宏毅就有了 我的深度學習都靠他拿高分 02/22 14:01
推 ap954212: 李弘毅讚 02/22 14:30
推 duser: 先學實作，在讀理論 02/22 16:46
推 Gaogaigar: 其實我比較推先看learning from data那本的相關課程 02/22 16:54
→ Gaogaigar: 就是林教授的基石系列，不是技法系列 02/22 16:55
推 Gaogaigar: 硬吃完後 對於實作上的一些「為什麼」會不再這麼抽象 02/22 16:58
→ Gaogaigar: 我是Ng->Udacity->edx caltech->林軒田->李弘毅 02/22 17:00
→ Gaogaigar: 誰最好我說不出來 我覺得最沒效益的是udacity 02/22 17:01
推 johnny94: 這邊沒學過的會跟你說數學 02/22 17:30
推 crimson11: Andrew Ng+1 02/22 18:56
推 Mchord: 推siraj raval，Youtube搜尋有許多教材，幽默易懂的同時理 02/22 19:59
→ Mchord: 論也很紮實。 02/22 19:59
推 crimson11: siraj raval也超推+1 不過他真的很煩XDDDDD 02/22 22:17
推 befdawn: XDDDD 02/23 00:22
推 wilson85771: andrew ng的很好入門 02/23 09:38
推 NCTUFatGuy: 唯一推薦 Stanford CS231n 02/23 11:41
推 hunej: 我們ml課本是用Bishop PRML 可參考看看 02/23 14:05
推 w181496: 推大金 02/23 17:39
推 mk426375: 推李弘毅 02/23 23:30
→ ACMANIAC: 如果你很宅就李宏毅 02/24 01:32
推 qazedcrfv: 推andrew ng 02/24 02:28
推 goldflower: 我倒覺得cs231n普 但是筆記不錯 02/24 05:12
→ goldflower: prml自己念可能有點累 02/24 05:12
→ ga037588: ac9kr 03/24 08:40
→ ga037588: 推andrew ng 03/24 08:41