入门之路：“机器学习初学者”公众号2019年的精选原创文章
“機(jī)器學(xué)習(xí)初學(xué)者”公眾號2019年的精選原創(chuàng)文章合集，適合初學(xué)者入門 AI。本文建議用微信收藏，用碎片時間學(xué)習(xí)。（黃海廣）
導(dǎo)語
AI 初學(xué)者最大的問題就是：資料太多！！！看不完！！！不知道如何取舍！！！人的精力有限！！！
我把公眾號2019以來的原創(chuàng)或者精選文章進(jìn)行整理，整理出學(xué)習(xí)路線和資料合集，適合本科、碩士以及剛接觸機(jī)器學(xué)習(xí)的博士。
學(xué)完這些文章學(xué)完以后，就基本入門了。
入門以后，遇到問題能上網(wǎng)搜索解決了，也知道接下來應(yīng)該學(xué)什么。
本文建議用微信收藏，利用碎片時間學(xué)習(xí)。
一、正在編寫:AI基礎(chǔ)
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AI基礎(chǔ)：數(shù)據(jù)可視化簡易入門（matplotlib和seaborn）
AI基礎(chǔ)：機(jī)器學(xué)習(xí)庫Scikit-learn的使用
AI基礎(chǔ)：機(jī)器學(xué)習(xí)簡易入門
AI基礎(chǔ)：機(jī)器學(xué)習(xí)的損失函數(shù)
AI基礎(chǔ)：特征工程-類別特征
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AI基礎(chǔ)：深度學(xué)習(xí)論文閱讀路線（127篇經(jīng)典論文下載）
AI基礎(chǔ)：數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法綜述
2020年繼續(xù)更新！
二、學(xué)習(xí)路線
首發(fā)：適合初學(xué)者入門人工智能的路線及資料下載
這篇文章為初學(xué)者提供了入門的路線。包含數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、python 入門、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、特征工程入門等。并把代碼放在了 github 倉庫：
https://github.com/fengdu78/Data-Science-Notes
三、基礎(chǔ)知識
帶你少走彎路！！黃博整理的機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)資料來幫你（可在線閱讀）
上面這篇文章是數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，也是以下五篇文章的整合版本，可以在線閱讀，也可以根據(jù)需要分別閱讀。
首發(fā)：吳恩達(dá)的 CS229 的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)（概率論），有人把它做成了在線翻譯版本！
首發(fā)：吳恩達(dá)的 CS229 的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)（線性代數(shù)），有人把它做成了在線翻譯版本！
在線閱讀！！機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)精華：高等數(shù)學(xué)
在線閱讀！！機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)精華：線性代數(shù)
在線閱讀！！機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)精華：概率論與數(shù)理統(tǒng)計
四、機(jī)器學(xué)習(xí)
機(jī)器學(xué)習(xí)在線手冊：像背托福單詞一樣學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)
這篇文章將機(jī)器學(xué)習(xí)的精華部分做成了手冊，打開微信就能學(xué)習(xí)，適合平時時間少的朋友學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)，可以在通勤的時候在手機(jī)上學(xué)習(xí)，建議收藏本文慢慢學(xué)習(xí)
原創(chuàng)作品為以下三個：
吳恩達(dá)機(jī)器學(xué)習(xí)課程筆記及資源（github 標(biāo)星 12000+，提供百度云鏡像）
《統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法》的 python 代碼實(shí)現(xiàn)（github 標(biāo)星 7200+）
推薦：《機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)：基于 Scikit-Learn 和 TensorFlow》中文翻譯和代碼下載
后來又制作成了在線閱讀版本：
帶你少走彎路：五篇文章學(xué)完吳恩達(dá)機(jī)器學(xué)習(xí)
經(jīng)典復(fù)現(xiàn)：《統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法》的代碼實(shí)現(xiàn)（在線閱讀！）
機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)
機(jī)器學(xué)習(xí)練習(xí)數(shù)據(jù)哪里找？兩行代碼搞定！
學(xué)完可以解決 90%以上的數(shù)據(jù)分析問題-利用 python 進(jìn)行數(shù)據(jù)分析第二版（代碼和中文筆記）
特征工程的寶典-《Feature Engineering for Machine Learning》翻譯及代碼實(shí)現(xiàn)
首發(fā)：徐亦達(dá)教授團(tuán)隊最新發(fā)表的兩篇機(jī)器學(xué)習(xí)論文
推薦：一個畫出高大上的機(jī)器學(xué)習(xí)圖的神器（論文必備）
五、深度學(xué)習(xí)
吳恩達(dá)深度學(xué)習(xí)課程筆記和資源
吳恩達(dá)深度學(xué)習(xí)筆記及視頻等資源（github 標(biāo)星 8500+，提供百度云鏡像）
33萬字！深度學(xué)習(xí)筆記在線版發(fā)布!
TensorFlow 入門：
帶你少走彎路：強(qiáng)烈推薦的 TensorFlow 快速入門資料和翻譯（可下載）
keras 入門：
帶你少走彎路：強(qiáng)烈推薦的 Keras 快速入門資料和翻譯（可下載）
Pytorch入門：
帶你少走彎路：強(qiáng)烈推薦的 Pytorch 快速入門資料和翻譯（可下載）
其他資料
首發(fā)：深度學(xué)習(xí)入門寶典-《python 深度學(xué)習(xí)》原文代碼中文注釋版及電子書
強(qiáng)烈推薦的 TensorFlow、Pytorch 和 Keras 的樣例資源（深度學(xué)習(xí)初學(xué)者必須收藏）
Ubuntu 18.04 深度學(xué)習(xí)環(huán)境配置（CUDA9.0+CUDDN7.4+TensorFolw1.8）
六、Python 相關(guān)
學(xué)習(xí) python 入門的個人建議及資料
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Numpy 練習(xí)題 100 題-提高你的數(shù)據(jù)分析技能
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python 繪圖工具基礎(chǔ)-matplotlib 學(xué)習(xí)之基本使用
數(shù)據(jù)可視化的利器-Seaborn 簡易入門
七、NLP
一些 NLP 的入門資料參考
推薦：常見 NLP 模型的代碼實(shí)現(xiàn)（基于 TensorFlow 和 PyTorch）
圖解 word2vec（原文翻譯）
推薦：騰訊開源的詞向量精簡版本下載
八、學(xué)術(shù)技巧
推薦幾個提高工作效率的神器
如何做視頻教程筆記
科研工作者的神器--zotero 論文管理工具
分享：我是怎么在 github 上找到優(yōu)秀的倉庫的？
總結(jié)
本文總結(jié)了“機(jī)器學(xué)習(xí)初學(xué)者”公眾號2019年的精選原創(chuàng)文章，可以作為 AI 入門的寶典，讓初學(xué)者少走彎路，強(qiáng)烈建議收藏本文！
作者簡介：黃海廣，那些年做的學(xué)術(shù)公益-你不是一個人在戰(zhàn)斗
公眾號菜單包含了整理了一本AI小抄，非常適合在通勤路上用學(xué)習(xí)。
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的入门之路：“机器学习初学者”公众号2019年的精选原创文章的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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