1. 课程

课程 授课老师 说明
机器学习 吴恩达 吴恩达老师的《机器学习》课程可以说是最火的机器学习课程之一，讲的很浅显易懂，深受大家的喜爱。吴恩达老师的《机器学习》课程主要在 coursera 上公开，具体可以参考吴恩达老师的主页。很多视频平台也都有搬运，比如 b 站，毕竟国内访问 coursera 还是有点慢。
机器学习 李宏毅 李宏毅老师这几年讲了一系列机器学习和深度学习的课程，反响都很不错，可以去李宏毅老师课程主页或者李宏毅老师的 Youtube 主页上看看。没有魔法的同学可以上 b 站看。

2. 书籍

书籍 说明
《统计学习》by 李航 李航老师的《统计学习》深度系统地介绍了机器学习的理论知识，非常不错的一本书。
《机器学习》by 周志华 周志华老师的《机器学习》（俗称「西瓜书」）是一本非常全面的机器学习书籍。
《Interpretable Machine Learning》by Christoph Molnar 此书是一本开源的机器学习可解释性的书籍，主要针对关系型数据的机器学习的可解释性。
《可解释机器学习》by 朱明超 《Interpretable Machine Learning》的开源中译本。
Jean Gallier 的主页 Jean Gallier 目前写了很多关于数学理论的相关书籍，还有更多正在写，其中就有一本是专门讲机器学习中的数学理论的：Algebra, Topology, Differential Calculus and Optimization for computer Science and Machine Learning。
awesome-machine-learning-interpretability 机器学习可解释性的各种文献汇总仓库。
莫烦 Python 各种机器学习相关的教程，浅显易懂。

3. Kaggle

Kaggle 上有很多优质的机器学习干货教程，下表是一些个人认为很有价值的课程：

Courses Introduction
Machine Learning Explainability Extract human-understandable insights from any model.
Feature Engineering Better features make better models. Discover how to get the most out of your data.