网站内容及实现方式(本文推荐一个网站“机器学习初学者”（deeplearning.ai）)

　　网站内容及实现方式(本文推荐一个网站“机器学习初学者”（deeplearning.ai）)

　　吴恩达机器学习、深度学习、李航老师的《统计学习方法》、CS229数学基础等，可以说是机器学习入门的宝藏。本文推荐一位网站“机器学习初学者”，将以上资源的笔记和代码实现制作成网页版，可以在线阅读。

　　网址：

　　黄波的github是目前最适合初学者的机器学习资源之一。注册三年多，目前统计号为58.5k+，网址：

　　但是github访问速度慢，需要下载笔记才能阅读（机器学习和深度学习笔记有1000多页，携带不是很方便），所以在线学习网站 “机器学习初学者”应运而生。吴恩达和李航的资源已经通过笔记、代码实现等方式制作成网页版，非常方便。只要有电脑或手机就可以学习。

　　让我们进行真正的测试！

　　网址：

　　在线阅读资源1.吴恩达老师2014机器学习课程笔记

　　注为黄博原创，引文为注明出处。 （Github 星：22.5k+）

　　在线阅读笔记：

　　github：

　　2.吴恩达深度学习课程笔记（deeplearning.ai）

　　Notes 是我整理机器学习爱好者写的笔记。更新现已完成。 （Github 星：13.4k+）

　　在线阅读笔记：

　　github：

　　3.机器学习的数学基础

　　参考教材编写，仅供参考。 Markdown 文件将发布在 github 上。 （Github 明星：5.5k+）

　　1.CS229 线性代数翻译：

　　2.CS229 概率论翻译：

　　3.大学数学基础公式：

　　4.数据科学笔记

　　数据科学笔记和数据采集目前正在更新中，部分内容采集自github。 （Github 明星：5.5k+）

　　github：

　　5.李航《统计学习法》代码实现

　　李航《统计学习法》的代码实现可以在线阅读，部分内容采集自github。 （Github 星：14.3k+）

　　github：

　　在线阅读：

　　网站实测

　　网站 都是静态页面。以机器学习笔记为例。我们使用电脑和手机来衡量阅读效果。我们打开其中一页的笔记()

　　电脑阅读效果

　　手机阅读效果

　　总结

　　推荐一个机器学习资源大神网站，最热门的机器学习课程和资源已经制作成在线阅读版本。可以说，只要有电脑或者手机，就可以系统的学习吴恩达和李航的机器学习课程和资源。

　　网址：