下面是一些机器学习方面比较好的文章或者课程资源，欢迎关注和分享~
1.机器学习速查文档
能够非常方便的查找指定算法的推导过程，并且按照大类分的很清晰，算法的推荐过程和参数和含义描述的很清楚，非常值得作为参考和经常对算法回顾，文档链接：https://ml-cheatsheet.readthedocs.io/en/latest/index.html
2.机器学习汇总-微信公众号资源
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/4EQX3hI2BbK7X422Qw41aw，具体可以关注公众号“机器学习算法与Python学习”查看更多内容
3.程序员进阶手册
手册分为1和2，是云栖社区(阿里云开发者社区)发布的普通程序员向机器学习的进阶手册，链接如下：
手册1：https://zhuanlan.zhihu.com/p/34025857，原地址已经打不开了。
手册2：https://developer.aliyun.com/article/471537
来源：https://developer.aliyun.com/profile/expert/5m4kk67c65aqq
4.Google机器学习速成课程
视频共25讲，比较细致地讲解了机器学习基础理论，视频的中文字幕和配音都是使用机器学习技术生成的. 具体链接如下(不用科学上网即可访问哦^_^)：
官方链接：https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/
微信公众号总结：https://mp.weixin.qq.com/s/WjQVVfDfMMbSPPgARgma9A，这里面都是整理好的，视频也可以直接观看
5.知乎专栏
推荐个比较系统的机器学习知乎专栏：https://zhuanlan.zhihu.com/carefree0910-pyml
6.一些公众号推荐
可以在碎片时间学习或者拓宽视野，按需关注并选择适合自己的看，千万不要因为大量的文章而变成松鼠症哦~
机器学习算法与自然语言处理 微信号：yizhennotes
机器学习研究组订阅 微信号：gh_7ce29bea153b
机器学习算法与计算机视觉 微信号：ML_CVer
7.斯坦福大学机器学习公开课
吴恩达的斯坦福大学经典公开课：https://open.163.com/newview/movie/courseintro?newurl=M6SGF6VB4