“ If you want to go fast, go alone.
If you want to go far, go togeter. ”
传送门:ailearning.apachecn.org
Github:github.com/apachecn/AiLearning
这套名叫AI Learning的GitHub资源,汇集了30多名贡献者的集体智慧,把学习机器学习的路线图、视频、电子书、学习建议等中文资料全部都整理好了。
很多初学者都会遇到这样的问题:入门机器学习应该从哪里学起?
贡献者表示,先学机器学习基础,然后攻克深度学习基础,最后学习自然语言处理(NLP)相关知识。“按照步骤: 1 => 2 => 3,你可以当大牛!”
在第一部分里,贡献者给出的学习路线图是这样的。
在上面16个学习模块中,是知识点介绍、常用工具和实战项目等不同类型的学习资源的整合版。点进去就是具体学习资料,非常方便。
以第2章KNN邻近算法为例,正文内容大致是这个样子的:
随后介绍了KNN项目案例,理论联系实践:
项目代码自然也是不会缺少的:
如果读不进文字,贡献者还提供了视频教程:
在第二部分深度学习基础中,扩展了反向传播、CNN原理、RNN原理和LSTM四个知识点,并逐个附加了一篇介绍博文
第三部分则着重讲了自然语言处理(NLP)的学习路线和一些应用领域:
最后一部分Graph图计算还在更新中,目前包括了一个数据集和一本参考书目:
(还是要支持正版书籍的,纸质书的手感更好)
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