昨天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，给大家安利一个另外一个机器学习的路线。
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    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。

    https://github.com/clone95/Virgilio/tree/master/zh-CN/LearningPaths/Machine%20Learning%20Engineer%20Career%20Path

    大数据
    架构
    机器学习

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