前言：
學習技術我沒有完整的看完一本技術書，因為效果不好，自己照著代碼敲一遍，執行完以後，合上書基本就是：什麼冬梅？馬什麼梅？而且技術迭代太快，有些書已經跟不上技術的潮流，所以自己很少看書，一般是用到的時候才去翻書。這是一個開源的時代，網絡資源是自己學習的主要工具，對於機器學習，網上的社區氛圍特別好，分享的很多很全面，而且MLer都非常樂於助人。今天給大家分享幾個自己經常逛的社區和論壇。
Kaggle （www.kaggle.com)
全球最權威的機器學習比賽網站，賽題覆蓋傳統機器學習、nlp、圖像處理等方面，解決的都是很實際的問題，來自各行各業，比如最經典的入門項目：房價預測。Kaggle是我個人認為最棒的ML社區了，氛圍超級棒，有很多大牛。同樣賽題開放的數據集也是很有用的，非常適合新手練手，很多樂於分享的MLer也會開源自己的代碼。自己正在計劃組隊打一場Kaggle比賽，鍛鍊鍛鍊。
https://scikit-learn.org/stable/
祖傳機器學習網站，專注做機器學習100年！哈哈，開玩笑了，這個網站的提供各算法各技巧的例子code應有盡有。推薦MLer經常去逛逛，雖然社區全是英文，一鍵翻譯就ok啦。
Github（www.github.com）
全球最大同性交友網站就不做過多的介紹了吧，這也是一個寶藏是值的每個程序員去挖掘的，大家不知道如何高效使用這個Github的可以看看之前的文章：如何優雅的使用全球最大同性社交網站。
ApacheCN（https://github.com/apachecn）
這是一個開源組織，這是一群愛學習，愛分享，愛裝逼，愛鬥圖，愛吃辣條，有夢想的年輕人。致力於分享機器學習，深度學習的資料，翻譯國外優秀的文章，分享kaggle的比賽經驗，還定期組織打比賽，自己打比賽的時候ApachCN提供了很多幫助。
StackOverFlow（www.stackoverflow.com）
這個網站程序員必須要知道的網站，自己只要代碼報錯就找它，所有與代碼報錯相關的坑，在這個網站基本都有人踩過，社區氛圍不錯，有很多大牛。
https://www.coursera.org/
這是一個課程網站，自己認為是比慕課等同類課程網站好的多的一個課程學習網站。
以上好多社區都是英文版的，作為程序員不應該讓英語成為大家的短板，有時間多學學英語，這些社區完全可以利用碎片時間去瀏覽，在不經意間提升自己的技術。
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