超过8000星的「机器学习路线图」，福利。

昨天给大家分享了一个关于 AI 基础知识学习的两个网站和三本书。

给人工智能新手，两份不同阶段的资料

今天，给大家安利一个另外一个机器学习的路线。

持续更新，中英文都有，学习资料全部开源，免费。

机器学习路线如下：

先决条件

Python
Jupyter Notebook
你需要的数学
机器学习环境

使用 Scikit-Learn 进行机器学习

为什么是 Scikit-Learn？
端到端机器学习项目
线性回归
分类
训练模型
支持向量机
决策树
集成学习和随机森林
无监督学习
结束并期待

使用 TensorFlow 的神经网络

为什么选择 TensorFlow？
启动和运行 TensorFlow
ANN - 人工神经网络
CNN - 卷积神经网络
RNN - 递归神经网络
训练网络：最佳实践
自动编码器
强化学习
下一步

实用工具

机器学习项目
数据科学工具
值得一看的博客 / YouTube 频道 / 网站！

注意：上面提到的，
**
所有提到的资料课程，GitHub原文都有链接哦。

https://github.com/clone95/Virgilio/tree/master/zh-CN/LearningPaths/Machine Learning Engineer Career Path

大数据
架构
机器学习

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