머신러닝 관련 강좌 링크

스탠포드 강의(Cousera)

https://www.coursera.org/course/ml/

스팬포드 강의 정리노트

http://sanghyukchun.github.io/

코넬 대학 강의

http://www.cs.cornell.edu/courses/cs4780/2013fa/

김성훈님 강좌

https://hunkim.github.io/ml/

https://www.inflearn.com/course/기본적인-머신러닝-딥러닝-강좌

Pytonprogramming.net 강좌

https://pythonprogramming.net/machine-learning-tutorials/

수학을 포기한 직업 프로그래머가 머신러닝 학습을 시작하기 위한 학습법 소개 blog

(공부 순서 등 정리되어 있음)

http://www.moreagile.net/2015/05/how-to-start-machine-learning-study.html

PRML(Pattern Recognition and Machine Learning) 기본서 번역 페이지

(2017년 8월 현재 chapter11 작업 중이심)

http://norman3.github.io/prml/

기타 blog

알고리즘에 대한 하호진님의 글

http://www.mimul.com/pebble/default/2012/04/03/1333431077222.html

오픈소스 matlab Octave

https://www.gnu.org/software/octave/

Octave 기본 사용법

http://apmath.kku.ac.kr/~kimchang/lect/na/matlab-octave/

https://1ambda.github.io/data-analysis/machine-learning-week-1/

http://tv.devmento.co.kr

https://brunch.co.kr/@aidenswmo/2

https://www.youtube.com/watch?v=LBexv9M-SBc&index=3&list=PL0oFI08O71gKEXITQ7OG2SCCXkrtid7Fq

https://elitedatascience.com/machine-learning-projects-for-beginners#money-ball

https://github.com/bwapi/bwapi

http://t-robotics.blogspot.kr/

http://sanghyukchun.github.io/

http://kooc.kaist.ac.kr