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我感觉在学习过程中，遇到不懂的，常常都是需要复习概率论知识，所以假设机器学习的名词啥的都是掌握的。
下面这些文章都是头大的时候觉得读一遍就能懂的。
概率论基础
先验概率、后验概率、贝叶斯法则、极大后验概率假设、极大似然假设
微积分、线性代数基础
生成模型vs判别模型
生成：
- 生成模型与判别模型
- （EM算法）The EM Algorithm、混合高斯模型
- 从最大似然到EM算法浅解
判别：（理解极大似然的思想）
- logistics regression推荐看周志华的机器学习西瓜书
- Softmax回归-UFLDL
总之，在阅读下面这些东西之前，我觉得极大似然、KL散度是要非常熟悉了
生成模型
生成模型示意图
- [VAE]
– [paper]
– [Code (pytorch-example)]
– [非常直观的理解：Conditional Variational Autoencoders]
– [从模型到推导： 【Learning Notes】变分自编码器（Variational Auto-Encoder，VAE）] - [GAN]
– [Paper]
– [Code] - [DCGAN]
– [Paper]
– [Code (pytorch-example)] - [WGAN]
– [Paper]
– [Code (pytorch)]
– [深入浅出的介绍：令人拍案叫绝的Wasserstein GAN]