推荐学习顺序

学习机器学习得有个步骤, 下面大家就能按照自己所需, 来探索这个网站. 图中请找到 "Start", 然后依次沿着箭头, 看看有没有不了解/没学过的地方, 接着, 就能在底下的链接中找到对应的链接去往合适自己的地方.

  1. 在机器学习前 - (零基础)
    1. Python基础语法
    2. 了解数据结构 (Numpy & Pandas)
    3. 学会展示数据 (Matplotlib)
  2. 了解机器学习方法 (*可跳)
  3. 神经网络
    1. Tensorflow (Google开发, 社区大)
    2. PyTorch (Facebook开发, 方便debug)
    3. Keras (类似Tensorflow, 推荐直接学Tensorflow)
    4. Theano (类似Tensorflow, 推荐直接学Tensorflow)
  4. 有监督/无监督/半监督/降维多功能包 (Sklearn)
  5. 机器人无师自通 (强化学习)
  6. 使用进化论的机器学习 (进化算法)
  7. 效率工具
    1. 代码管理维护 (Git)
    2. 远程/云端计算 (Linux基础)
  8. 网页爬虫
  9. 实战
    1. 从头做一个机器人手臂
    2. 从头做一个汽车状态分类器

转自莫烦老师~~！！

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  1. Python机器学习的步骤

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  2. python机器学习《回归 一》

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  4. 只需十四步：从零开始掌握 Python 机器学习（附资源）

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  5. Python机器学习笔记：使用Keras进行回归预测

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  8. Python & 机器学习之项目实践

    机器学习是一项经验技能,经验越多越好.在项目建立的过程中,实践是掌握机器学习的最佳手段.在实践过程中,通过实际操作加深对分类和回归问题的每一个步骤的理解,达到学习机器学习的目的. 预测模型项目模板不能 ...

  9. 机器学习1—简介及Python机器学习环境搭建

    简介 前置声明:本专栏的所有文章皆为本人学习时所做笔记而整理成篇,转载需授权且需注明文章来源,禁止商业用途,仅供学习交流.(欢迎大家提供宝贵的意见,共同进步) 正文: 机器学习,顾名思义,就是研究计算 ...

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