05 youtube download on machine(英語學習資料：經濟學人下載：Handy work)

編程函數庫來讓程序員嘗試。其中最有代表性的書是：《Programming Collective Intelligence》，《Machine Learning for Hackers》，《Hackersand Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques》（Python版, R版, 以及Java版）。如果感到迷惑的話，你可以選擇其中一本開始學習。

Programming Collective Intelligence: Building Smart Web 2.0 Applications：這本書是為程序員寫的。書中簡略介紹相關理論，重點以程序為例，介紹web中的實際問題和解決辦法。你可以買來這本書，閱讀，并且做一些練習。

Machine Learning: An Algorithmic Perspective：這本書是《Programming Collective Intelligence》的高級版本。它們目的相同（讓程序員開始了解機器學習），但是這本書包括一些數學知識，參考樣例和phython程序片段。如果你有興趣的話，我建議你在看完《Programming Collective Intelligence》之后來閱讀這本書。

數據挖掘：實用機器學習工具與技術（英文版·第3版） ：我自己是從這本書開始了解機器學習的，那時是2000年這本書還是第一版。我那時是Java程序員，這本書和WEKA庫為我的學習和實踐提供了一個很好的環境。我通過這樣的平臺和一些插件，實現我的算法，并且真正開始實踐機器學習和數據挖掘的過程。我強烈推薦這本書，和這樣的學習過程。

有一些人認為那些經典的機器學習教科書很了不起。 我也贊同，那些書的確非常好。但是，我認為，對于初學者來說，這些書可能并不合適。

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A List of Data Science and Machine Learning Resources:這是一份仔細整理的列表。你可以花一些時間，點擊鏈接，仔細閱讀作者的建議。值得一讀！

What are some good resources for learning about machine learning Why：這個問題的第一個答案令人吃驚。每次我閱讀這篇文章的時候，都會做好筆記，并且插入新的書簽。答案中對我最有啟發的部分是機器學習課程列表，以及相應的課程筆記和問答網站。

Overwhelmed by Machine Learning: is there an ML101 book：這是StackOverflow上的問題。并且提供了一系列機器學習推薦書籍。Jeff Moser提供的第一個答案是很有用的，其中有課程視頻和講座的鏈接。

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