之前在自己的年度总结里写到：19年的目标就是技术沉淀与突破。技术突破不仅包含现有技术的总结和反思，更是对未知技术的探索和求知，希望19年能够更上一层楼。
这个repo是我一直维护和整理的一个技术资料分享的repo，是我包括群友一块整理的一个免费技术资料分享的库，不仅包含了机器学习，数据挖掘，深度学习，还包含了大数据，数理统计，强化学习等，希望在技术这条路上你能跑的更快。
repo：https://github.com/Thinkgamer/books
先来张图片镇楼！！！
Why
建立该Repo的目的有两个：
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本人在各个平台共享书籍，进行一个统一管理
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分享给各个搞技术的朋友，知识无私藏之说
What
该Repo会涉及包含以下类别书籍：
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机器学习
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数据挖掘
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深度学习
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NLP
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云计算
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统计学概率论
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收藏的论文
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杂乱无章
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强化学习
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技术集锦
机器学习
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scikit-learn 中英文
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机器学习-周志华
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机器学习实战
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机器学习导论
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集体智慧编程中文版
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[英文版]叶斯思维：统计建模的Python学习法
数据挖掘
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python数据分析与挖掘实战
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利用python进行数据分析
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面向程序员的数据挖掘指南
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数据挖掘：概念与技术（中文第三版）
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数据挖掘应用20个案例分析
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数据挖掘与数据化运营实战_思路_方法_技巧与应用_完整版
深度学习
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神经网络与机器学习（加）Simon Haykin
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TensorFlow实战-黄文坚
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深度学习 中文版
NLP
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模式识别与机器学习 中文版
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NLP汉语自然语言处理原理与实践
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PYTHON自然语言处理中文版
推荐系统
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推荐系统实践
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learning-to-rank.pdf
云计算
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《快学Scala》
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Learning PySpark.pdf
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SparkMLlib机器学习
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Spark快速大数据分析
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数据算法 Hadoop Spark大数据处理技巧
统计学与概率论
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《概率论与数理统计》浙大版（第四版）教材
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《概率论与数理统计习题全解指南》.浙大版（第四版）
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数理统计与数据分析原书第3版
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强化学习
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Learning To Rank在个性化电商搜索中的应用
持续更新...........