主要分為 4 個(gè)部分:數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、編程能力、算法基礎(chǔ)、實(shí)戰(zhàn)。
在機(jī)器學(xué)習(xí)算法中,涉及到最為重要的數(shù)學(xué)基本知識有兩個(gè):線性代數(shù)和概率論。這兩也是大學(xué)的必修課了,如果知識早已還給老師,也沒關(guān)系,哪里不會(huì)學(xué)補(bǔ)哪里。線性代數(shù)研究的是線性空間的性質(zhì),數(shù)據(jù)通常會(huì)被表示為歐式空間中的點(diǎn),而這些點(diǎn)經(jīng)過一系列變換后會(huì)映射到另一個(gè)空間,在新的空間中隱藏在數(shù)據(jù)中的規(guī)律才得以顯現(xiàn)。所以線性代數(shù)作為研究空間的一門科學(xué),是入門機(jī)器學(xué)習(xí)的最要基礎(chǔ)之一。視頻:推薦 MIT 的老教授 Gilbert Strang 的線性代數(shù)上課視頻。沒學(xué)過線代的同學(xué)會(huì)發(fā)現(xiàn)這門課程,講得清晰而且直觀,深入線代的精髓,完全不是那種理論堆砌的講法,而且老教授幽默風(fēng)趣,很有人格魅力。
https://pan.baidu.com/s/1WktC95HL2GF0PKa311L5SQ教材:推薦《線性代數(shù)及其應(yīng)用》,作者是 David C. Lay 。
這本書詳細(xì)地介紹了線性代數(shù)在幾何學(xué)、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、概率論、信號與系統(tǒng)、微分方程等領(lǐng)域的應(yīng)用,給人以直觀的認(rèn)識。https://pan.baidu.com/s/10FtcG4mweUWy810cirGGzg概率論是研究不確定性的一門科學(xué),生活處處是概率。機(jī)器學(xué)習(xí)算法需要對現(xiàn)實(shí)情況建模,自然是少不了將概率論作為工具。這門課入門并不難,大家可以挑一本評分還可以的書開始學(xué)習(xí)。這里推薦陳希儒的《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)》,講得很詳細(xì),如同聽一個(gè)老者回憶自己的概率與統(tǒng)計(jì)心得,相信讀者也會(huì)有所收獲。
https://pan.baidu.com/s/1P_jIbbW6JUNSlCaCX7CXKA如果時(shí)間充裕,推薦先學(xué)好數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。如果時(shí)間不夠,那就跳過數(shù)學(xué)基礎(chǔ)部分,學(xué)算法的時(shí)候,哪里不會(huì)補(bǔ)哪里。2、編程能力
編程語言,需要至少掌握兩門, Python 和 C++。工作中,Python 主要用于處理數(shù)據(jù)、算法調(diào)研、模型訓(xùn)練的工作,而 C++ 則是負(fù)責(zé)工程落地。算法工程師,需要針對落地場景,對算法的可靠性和實(shí)時(shí)性等方面進(jìn)行優(yōu)化,C++ 工程能力必不可少。Python?是一門非常友好的編程語言,不但易于入門而且功能強(qiáng)大,在進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)算法開發(fā)的過程中會(huì)大量使用 Python。視頻:我上學(xué)看的第一個(gè)視頻,就是小甲魚 Python 課程,風(fēng)趣幽默,涉及Python 語法基礎(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)爬蟲、Pygame 飛機(jī)大戰(zhàn)等內(nèi)容,內(nèi)容很豐富。
https://pan.baidu.com/s/1-WasSZey8bZuEfp48bTOuw實(shí)戰(zhàn)是最好的老師,學(xué)習(xí) Python 的時(shí)候,可以找一個(gè)自己喜歡的方向,去實(shí)戰(zhàn)。邊實(shí)戰(zhàn),邊學(xué)習(xí)。比如寫爬蟲、做小游戲、玩各種有趣的算法等。這里面,爬蟲是最簡單的,很容易有成就感,讓你堅(jiān)持學(xué)習(xí)下去,下載小說、下載漫畫、下載音樂、下載電影、搶票等等小程序。這個(gè)推薦我的一個(gè) Github star 量 11.4k+、fork 4.5k+的爬蟲項(xiàng)目。
每個(gè)實(shí)戰(zhàn),都有對應(yīng)的文章教程,代碼開源。https://pan.baidu.com/s/1-WasSZey8bZuEfp48bTOuw教材:推薦《流暢的Python》,書看完有些難度,但是哪來當(dāng)個(gè)手冊用,很方便,哪些語法忘記了,翻閱一番,必能有所收獲。

https://pan.baidu.com/s/1-YBEOYY45CYrbM4Zxb21YwC++ 是一種面向?qū)ο蟮某绦蛟O(shè)計(jì)語言,無論你是做算法,還是做開發(fā),亦或者是做測開。C++ 都應(yīng)該掌握,它是一個(gè)基礎(chǔ)的編程語言。學(xué)會(huì)了這門編程語言,再學(xué)其它,就會(huì)更得心應(yīng)手。
視頻:這部分推薦慕課網(wǎng)的免費(fèi)教程,很好的入門視頻,老師講得繪聲繪色、形象生動(dòng)、通熟易懂。
一共分為 7 章,每章視頻的時(shí)間是 2-3 個(gè)小時(shí),半個(gè)月可以輕松刷完,學(xué)習(xí)順序是:
C++遠(yuǎn)征之起航篇
C++遠(yuǎn)征之離港篇
C++遠(yuǎn)征之封裝篇(上)
C++遠(yuǎn)征之封裝篇(下)
C++遠(yuǎn)征之繼承篇
C++遠(yuǎn)征之多態(tài)篇
C++遠(yuǎn)征之模板篇
視頻觀看地址(提取碼:jack):
https://pan.baidu.com/s/1-YBEOYY45CYrbM4Zxb21Yw教材:推薦被譽(yù)為“圣經(jīng)”的《C++ Primer》,經(jīng)典巨著,非常棒的書。

https://pan.baidu.com/s/1uyW6kg6J0KwA8JYUj7AFFA編程語言基礎(chǔ)學(xué)完了,接下來就是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法。
數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法是程序員的內(nèi)功,每一個(gè)工程師的必修課。
數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的學(xué)法,我推薦是直接看書,一邊學(xué)習(xí)一邊刷題,同時(shí)進(jìn)行,這樣學(xué)的速度快。
就如同書名一樣,這是一本像小說一樣有趣的算法入門書,非常易懂,強(qiáng)烈推薦。

下載地址(提取碼:jack):
https://pan.baidu.com/s/1jQYbWiHM6Z8VaP62alkBoA
可以與這本書一同學(xué)習(xí)的,就是《劍指Offer》,里面講解了 66 道+ 常見數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)題,解析思路,簡單易懂。
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兩門書一起看,輕松入門數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法。
不過《劍指Offer》講解的代碼都是 C/C++,沒有 Python 版本,想看 Python 版本的,可以看我整理的教程,C++ 和 Python 都有實(shí)現(xiàn)和講解,題目已按照類型劃分好。

https://github.com/Jack-Cherish/LeetCode兩本書都看完,題也刷完了,那就算是入門了。
想進(jìn)階,進(jìn)一步學(xué)習(xí),直接上 LeetCode。

力扣可以從 HOT 100 或 精選算法 200 題刷起,題目相對于《劍指Offer》要增加一些難度,但每道題目都有對應(yīng)的解題思路和答案。堅(jiān)持刷完 200 道,大多的面試輕松搞定,完全夠用。
當(dāng)然要面試谷歌級別的大佬,Hard 題是不能放過的。
Tip:刷一遍題,回頭看還會(huì)忘,不要懷疑自己,要反復(fù)刷,反復(fù)練習(xí)。3、算法基礎(chǔ)
恭喜大家,在做了前面這么多基礎(chǔ)工作之后,終于可以開始入門機(jī)器學(xué)習(xí)算法了。視頻:推薦吳恩達(dá)老師的機(jī)器學(xué)習(xí)視頻,吳恩達(dá)是整個(gè)領(lǐng)域的巨頭之一,學(xué)術(shù)地位很高。同時(shí),他出的視頻也對新手非常友好,入門的不二之選。
下載地址(提取碼:jack ):
https://pan.baidu.com/s/1OglLhzB5gWHrK_pkAWF2Sg
教材:還是那句話,光看不練是不行的。《機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)》,理論結(jié)合實(shí)戰(zhàn),適合新手。
https://pan.baidu.com/s/1lEz8POdx9V5Xu-RVMlBttA《機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)》使用 Python2 實(shí)現(xiàn),有些細(xì)節(jié)講的不夠細(xì)致,對此我進(jìn)行了完善,使用 Python3 復(fù)現(xiàn)了一遍,并結(jié)合 sklearn 以及更多的好玩例子,進(jìn)行講解。
全網(wǎng)閱讀量 500w+:

對應(yīng)的 Github 開源代碼 Star 3.3k+,fork 3.1k+。

https://cuijiahua.com/blog/ml/我也將這個(gè)系列打包成了本地 pdf,喜歡離線看,也可以直接下載。https://pan.baidu.com/s/11OI0NZ_Fv-ZJBpT8pmjlRw深度學(xué)習(xí):
深度學(xué)習(xí)是現(xiàn)在的算法工程師繞不開的一個(gè)子領(lǐng)域,是機(jī)器學(xué)習(xí)的子集。
視頻:還是推薦吳恩達(dá)老師的深度學(xué)習(xí)視頻,也是對新手非常友好。
下載地址(提取碼:jack ):
https://pan.baidu.com/s/1TShDS2_jioxMRhFv2253aQ教材:說實(shí)話,深度學(xué)習(xí),我并沒有看過書,都是視頻+ Github 開源項(xiàng)目學(xué)習(xí)的,不過被譽(yù)為深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域圣經(jīng)的“花書”,可以備一本。
https://pan.baidu.com/s/1drDJUf9OqSfxoicsk8J2gg深度學(xué)習(xí)框架有很多,Tensorflow、Pytorch、Paddle、MXNet、Caffe等。
我在工作過程中,用的最多的是 Pytorch,其次是 Tensorflow。
新手上手,推薦先學(xué) Pytorch,可以直接看 Yunjey Choi 大佬的 Github 教程,簡單入門:
項(xiàng)目地址:
https://github.com/yunjey/pytorch-tutorial
Pytorch 深度學(xué)習(xí)框架學(xué)習(xí),也可以看我寫的 Pytorch 深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)系列教程,有垃圾分類、圖像分割等結(jié)合實(shí)戰(zhàn)的小項(xiàng)目。
Github 開源代碼 Star 400+,fork 250+。

項(xiàng)目地址:
https://github.com/Jack-Cherish/Deep-Learning
我也將這個(gè)系列打包成了本地 pdf,喜歡離線看,也可以直接下載。
下載地址(提取碼:jack):
https://pan.baidu.com/s/1PXkcKJa-ZJ0fWeqVduCoZA
4、實(shí)戰(zhàn)
實(shí)戰(zhàn)實(shí)戰(zhàn),文章反復(fù)提到了這么多次,僅僅這些還是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。
因?yàn)楦鄷r(shí)候,你是跟著視頻 or 文章的思路去實(shí)戰(zhàn),這缺少了獨(dú)立思考的過程。
學(xué)了這么多,你并沒有獨(dú)立完成過一個(gè)項(xiàng)目,數(shù)據(jù)怎么處理,怎么分析問題,用什么算法解決問題,也沒有獨(dú)立思考過。
算法工程師的崗位競爭也比較激烈的,為了在茫茫人海中脫穎而出,我們需要以團(tuán)隊(duì)或個(gè)人的形式,獨(dú)立完成一些項(xiàng)目,只有這樣,你才能更具競爭力。
對于學(xué)生黨,做項(xiàng)目,最簡單直接的方法就是參加競賽。
推薦兩個(gè)參加競賽的地方,一個(gè)是國外的 Kaggle,另一個(gè)是國內(nèi)的阿里云天池。
兩個(gè)競賽的獎(jiǎng)金也都很豐富,根據(jù)自己的喜好,參賽即可。
Kaggle:
https://www.kaggle.com/

阿里天池:
https://tianchi.aliyun.com/competition/gameList/activeList

既能打比賽,又能贏獎(jiǎng)金,何樂而不為呢?
本文提到的資料,我都打包了,可以直接全部打包帶走。
https://pan.baidu.com/s/12tbVrUF056pY7aCyMpgl1wPS:有能力支持正版的,資料覺得不錯(cuò),可以去購買支持一波正版。