超过1.2W星的「机器学习路线图」,你的收藏夹可以更新了！

之前给大家分享了一个关于 AI 基础知识学习的两个网站和三本书。

给人工智能新手，两份不同阶段的资料

今天，给大家安利一个人气特别高的机器学习路线。

持续更新，中英文都有，学习资料全部开源，免费。

机器学习路线如下：

先决条件

• Python

• Jupyter Notebook

• 你需要的数学

• 机器学习环境

使用 Scikit-Learn 进行机器学习

• 为什么是 Scikit-Learn？

• 端到端机器学习项目

• 线性回归

• 分类

• 训练模型

• 支持向量机

• 决策树

• 集成学习和随机森林

• 无监督学习

• 结束并期待

使用 TensorFlow 的神经网络

• 为什么选择 TensorFlow？

• 启动和运行 TensorFlow

• ANN - 人工神经网络

• CNN - 卷积神经网络

• RNN - 递归神经网络

• 训练网络：最佳实践

• 自动编码器

• 强化学习

• 下一步

实用工具

• 机器学习项目

• 数据科学工具

• 值得一看的 博客 / YouTube 频道 / 网站！

注意：上面提到的，所有提到的资料课程，GitHub原文都有链接哦。

点击左下角“阅读原文”直接抵达。

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