“機器學習初學者”公眾號2019年的精選原創文章合集，適合初學者入門 AI。本文建議用微信收藏，用碎片時間學習。（黃海廣）

導語

AI 初學者最大的問題就是：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以來的原創或者精選文章進行整理，整理出學習路線和資料合集，適合本科、碩士以及剛接觸機器學習的博士。

學完這些文章學完以后，就基本入門了。

入門以后，遇到問題能上網搜索解決了，也知道接下來應該學什么。

本文建議用微信收藏，利用碎片時間學習。

一、正在編寫:AI基礎

AI 基礎：簡易數學入門

AI 基礎：Python開發環境設置和小技巧

AI 基礎：Python 簡易入門

AI 基礎：Numpy 簡易入門

AI 基礎：Pandas 簡易入門

AI 基礎：Scipy(科學計算庫) 簡易入門

AI基礎：數據可視化簡易入門（matplotlib和seaborn）

AI基礎：機器學習庫Scikit-learn的使用

AI基礎：機器學習簡易入門

AI基礎：機器學習的損失函數

AI基礎：特征工程-類別特征

AI基礎：特征工程-數字特征處理

AI基礎：特征工程-文本特征處理

AI基礎：詞嵌入基礎和Word2Vec

AI基礎：圖解Transformer

AI基礎：一文看懂BERT

AI基礎：入門人工智能必看的論文

AI基礎：走進深度學習

AI基礎：深度學習論文閱讀路線（127篇經典論文下載）

AI基礎：數據增強方法綜述

2020年繼續更新！

二、學習路線

• 首發：適合初學者入門人工智能的路線及資料下載

這篇文章為初學者提供了入門的路線。包含數學基礎、python 入門、機器學習、深度學習、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、基礎知識

• 帶你少走彎路！！黃博整理的機器學習數學基礎資料來幫你（可在線閱讀）
  

上面這篇文章是數學基礎，也是以下五篇文章的整合版本，可以在線閱讀，也可以根據需要分別閱讀。

• 首發：吳恩達的 CS229 的數學基礎（概率論），有人把它做成了在線翻譯版本！

• 首發：吳恩達的 CS229 的數學基礎（線性代數），有人把它做成了在線翻譯版本！

• 在線閱讀！！機器學習數學精華：高等數學

• 在線閱讀！！機器學習數學精華：線性代數

• 在線閱讀！！機器學習數學精華：概率論與數理統計

四、機器學習

• 機器學習在線手冊：像背托福單詞一樣學機器學習

這篇文章將機器學習的精華部分做成了手冊，打開微信就能學習，適合平時時間少的朋友學習機器學習，可以在通勤的時候在手機上學習，建議收藏本文慢慢學習

原創作品為以下三個：

• 吳恩達機器學習課程筆記及資源（github 標星 12000+，提供百度云鏡像）

• 《統計學習方法》的 python 代碼實現（github 標星 7200+）

• 推薦：《機器學習實戰：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：五篇文章學完吳恩達機器學習

• 經典復現：《統計學習方法》的代碼實現（在線閱讀！）

機器學習相關

• 機器學習練習數據哪里找？兩行代碼搞定！

• 學完可以解決 90%以上的數據分析問題-利用 python 進行數據分析第二版（代碼和中文筆記）

• 特征工程的寶典-《Feature Engineering for Machine Learning》翻譯及代碼實現

• 首發：徐亦達教授團隊最新發表的兩篇機器學習論文

• 推薦：一個畫出高大上的機器學習圖的神器（論文必備）

五、深度學習

吳恩達深度學習課程筆記和資源

• 吳恩達深度學習筆記及視頻等資源（github 標星 8500+，提供百度云鏡像）

• 33萬字！深度學習筆記在線版發布!

TensorFlow 入門：

• 帶你少走彎路：強烈推薦的 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：強烈推薦的 Pytorch 快速入門資料和翻譯（可下載）

其他資料

• 首發：深度學習入門寶典-《python 深度學習》原文代碼中文注釋版及電子書

• 強烈推薦的 TensorFlow、Pytorch 和 Keras 的樣例資源（深度學習初學者必須收藏）

• Ubuntu 18.04 深度學習環境配置（CUDA9.0+CUDDN7.4+TensorFolw1.8）

六、Python 相關

• 學習 python 入門的個人建議及資料

• Python 環境的安裝（Anaconda+Jupyter notebook+Pycharm）

• Python 代碼寫得丑怎么辦？推薦幾個神器拯救你

• Numpy 練習題 100 題-提高你的數據分析技能

• Pandas 練習題-提高你的數據分析技能

• python 繪圖工具基礎-matplotlib 學習之基本使用

• 數據可視化的利器-Seaborn 簡易入門

七、NLP

• 一些 NLP 的入門資料參考

• 推薦：常見 NLP 模型的代碼實現（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、學術技巧

• 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 上找到優秀的倉庫的？

總結

本文總結了“機器學習初學者”公眾號2019年的精選原創文章，可以作為 AI 入門的寶典，讓初學者少走彎路，強烈建議收藏本文！

作者簡介：黃海廣，那些年做的學術公益-你不是一個人在戰斗

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習。

總結

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容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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