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机器学习路线图整理

不得不说,github真的是好东西,每天刷都能发现非常不错的资源,star到停不下来。今天这篇文章就分享一个之前刷到的高赞『机器学习路线图』,可以说非常全面。来看看都有哪些内容吧,需要完整版的文末自取。

enjoy~

机器学习流程

刚接触机器学习的同学可能会认为就是一个『data in,result out』的黑盒,但是深入了解之后会发现每一步骤都是门道。

数据预处理

数据的重要性就不用多说了,可不要『garbage in, garbage out』。

数学基础

机器学习是建立在数学基础之上的。

概念

模型

尾巴

路线图确实非常有帮助,入门的小白可以跟着有方向性系统性地学习;而对领相对比较熟悉的同学也可以瞄一眼查漏补缺。另外再顺便推荐一个整理不错的『机器学习路线图』(https://github.com/mrdbourke/machine-learning-roadmap

开篇说的资料下载老规矩直接在公众号后台回复:『ML666』即可。

本文分享自微信公众号 - NewBeeNLP(NewBeeNLP),作者:kaiyuan

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2020-08-28

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