推荐学习顺序

学习机器学习得有个步骤, 下面大家就能按照自己所需, 来探索这个网站. 图中请找到 "Start", 然后依次沿着箭头, 看看有没有不了解/没学过的地方, 接着, 就能在底下的链接中找到对应的链接去往合适自己的地方.

1. 在机器学习前 - (零基础)
1. Python基础语法
2. 了解数据结构 (Numpy & Pandas)
3. 学会展示数据 (Matplotlib)
2. 了解机器学习方法 (*可跳)
3. 神经网络
1. Tensorflow (Google开发, 社区大)
2. PyTorch (Facebook开发, 方便debug)
3. Keras (类似Tensorflow, 推荐直接学Tensorflow)
4. Theano (类似Tensorflow, 推荐直接学Tensorflow)
4. 有监督/无监督/半监督/降维多功能包 (Sklearn)
5. 机器人无师自通 (强化学习)
6. 使用进化论的机器学习 (进化算法)
7. 效率工具
1. 代码管理维护 (Git)
2. 远程/云端计算 (Linux基础)
8. 网页爬虫
9. 实战
1. 从头做一个机器人手臂
2. 从头做一个汽车状态分类器