一个学期已经过去了，假期想要自己学点python以及机器学习的知识，借鉴了一些网上的资料，拟列出一个学习单。目的是掌握一些机器学习、深度学习的知识，最好能够伴随一些开源的demo增强学习兴趣，毕竟现在机器学习、深度神经网络这么火，还是有必要了解一下的。
补充：学习了一段时间后，渐渐的清晰了自己的学习计划，接下来时间暂定从三个方面提升自己：
1）机器学习的理论基础《第四篇“机器学习-斯坦福-Andrew Ng”ML粗略笔记》
2）计算机相关基础（编程语言、数据结构、基础算法）
3）基于统计学方法的一些数学建模知识
第一篇《Brief History of Machine Learning》作为绪论了解发展历史。
第二篇 “图像风格迁移”
demo via （http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/53978519）博客-图像风格迁移
第三篇 一份python机器学习库《A Gentle Introduction to Scikit-Learn: A Python Machine Learning Library》
第四篇 “机器学习-斯坦福-Andrew Ng”
作为机器学习的入门课程，系统的教学还是很有帮助的。附上网易公开课链接（http://open.163.com/movie/2008/1/M/C/M6SGF6VB4_M6SGHFBMC.html）网易公开课-ML
同时，更新课程笔记。
未完更新。。。
