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💙 灵感｜Inbox
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Jul 8, 2022
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测试
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zhuanlan.zhihu.com
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1657267170259
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简悦
这是我个人的机器学习入门清单及路线，所以没有像很多收藏夹那样大而全，一来学不完，二来给自己压力。这是个人的路线。算是个人记录，也给大家参考，如有什么不足之处，欢迎指教。
前置知识及技能：
1、线性代数基础，如果没的话，还是先学了这门课在研究吧，不然会哭的。
2、学会 python 就行了。R 也可以用用。
3、英语。起码能基本的听和读吧，感觉中文的资料还不够多，很难避免要看很多英文资料。建议学习某些教程时看英文版的 tutorial，YouTube 可以开字幕。
做了个流程图，来展示下我的学习路线。
除了入门课程外，其他四项其实不完全是按照流程的（但总体上是），有时实战时需要学新模型。有时学了某些模型再选方向也未迟。但是入门课程，尤其是 Coursera 那个，一定要看完了才开始后面的学习。下面给出每项的学习地址：
入门课程
1.Machine Learning | Coursera，入门首选，推荐只认识 “机器学习” 四个字但还不知道它是什么的学习
这些年机器学习的大多数年轻人靠这个入门。具体提纲我就不列了，免得增加篇幅。建议是直接按顺序一课课学，不要着急。在学完这个课程前，不要学后面的。
2.CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition
Stanford 最受欢迎的课之一。做图像识别的，就算不想搞图像识别，也会学到很多有用的通用的东西。
框架研究
TensorFlow。推荐一个简单的中文入门教程。主讲人是一个在美国读大学的中国留学生，讲得很有趣。（咦，youtube 的没自动转）https://www.youtube.com/watch?v=8X9QUwtRSs0&list=PLwY2GJhAPWRcZxxVFpNhhfivuW0kX15yG&index=1
国内的朋友可以在 bilibili 看（一样的）哔哩哔哩 (゜ - ゜) つロ 乾杯~ Bilibili
caffe
caffe 是 Facebook 的开源框架。新的 caffe2 支持手机跑模型，可以说是非常先进了（当然手机性能嘛，就…..)Caffe | Caffe Tutorial
比较好的中文教程没有找到，望有人留言推荐。
theano
没怎么研究这个，但这个教程看起来不错https://www.youtube.com/watch?v=OU8I1oJ9HhI
技巧，算法与模型
特征工程：
CNN:
RNN:
方向选择
训练实战
阿里云天池：天池大数据众智平台 - 数据科学家社区
kaggle：一个竞赛网站，最近被谷歌收购后更火爆了。Your Home for Data Science
很多比赛是有奖金的，能拿个奖基本大把公司主动给你工作机会。可以从 Titanic 这个比赛开始。Titanic: Machine Learning from Disaster
要了解 kaggle，我推荐一个不错的文章：Kaggle 入门，看这一篇就够了 - 知乎专栏
计算平台：
有的时候我们需要带 GPU 的平台跑代码，本地性能可能不是很够，推荐几个（有免费有收费）：
- Kaggle. Kaggle 可以用来当羊毛薅，你可以传自己的 dataset 上去，也可以用它提供的 dataset。
- Google Colab。等于一个免费的 notebook 环境，而且还能用 GPU。
- 百度 AI Studio。就是不支持 tensorflow
篇幅虽然有点短，但是学起来还是很久的。
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