机器学习路线图

痛定思痛。 2022-03-01 01:42 345阅读 0赞

整个[机器学习完整路线][Link 1]图被分为四个部分：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTIwMTc3ODM_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
作者推荐书籍 **《用SciKit学习和TensorFlow进行机器学习》**

## 1. 预备知识 ##

• Python

• Jupyter Notebook

• The Math you need

• The Machine Learning landscape

## 2. 基于Scikit-Learn的机器学习 ##

• Why Scikit-Learn?

• End-to-End Machine Learning project

• Linear Regression

• Classification

• Training models

• Support Vector Machines

• Decision Trees

• Ensemble Learning and Random Forest

• Unsupervised Learning — new

• Wrapping up and looking forward

## 3. 基于TensorFlow的机器学习 ##

• Why TensorFlow?

• Up and Running with TensorFlow

• ANN - Artificial Neural Networks

• CNN - Convolutional Neural Networks

• RNN - Recurrent Neural Networks

• Training Networks: Best practices

• AutoEncoders

• Reinforcement Learning

• Next steps

## 4. 实用工具 ##

• Machine Learning Projects

• Data Science Tools

• Blogs / Youtube Channels / Websites worth taking a look!

[Link 1]: https://github.com/clone95/Machine-Learning-Study-Path-March-2019/blob/master/Career%20Paths/Machine%20Learning%20Engineer%20Career%20Path/README.md
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTIwMTc3ODM_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20220301/4da85cf8b1fe437e97dd88503a598b62.png

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