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机器学习从入门到精通—学习路线图

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# 机器学习路线图
机器学习的资料很丰富，很多视频和教程或是曲径通幽或是浅尝辄止，因此本文绘制一条循序渐进的学习路线图，在合适的阶段学习相应的内容，帮助入门到精通机器学习，本文汇集了很多优秀的机器学习相关的视频、教程、文章，感谢作者们的辛苦付出和分享!

欢迎一起完善补充，一起学习！

## 数学基础
#### 概率统计
* [一文搞懂极大似然估计](https://zhuanlan.zhihu.com/p/26614750)

## 机器学习
#### 基础入门
建议先学习逻辑回归算法，编写实验代码，不急于学习其他的算法，通过学习逻辑回归，可以了解机器算法解决问题的思路，如何进行训练和预测，如何进行模型的评估。

* [机器学习基础](https://github.com/apachecn/MachineLearning)
* [逻辑回归算法](https://github.com/apachecn/MachineLearning/blob/master/docs/5.Logistic%E5%9B%9E%E5%BD%92.md)

### Spark
#### 入门
* [Spark官方文档中文版](http://spark.apachecn.org/)

## 深度学习

### Tensorflow
#### 入门
* 安装Tensorflow：[官方安装手册](https://www.tensorflow.org/install/)
 
* 初步学习和了解Tensorflow [中文视频](https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/tensorflow/)

简短的小视频教程，快速上手写tf小例子，初步了解tf的使用

* Google机器学习速成课程 :arrow_forward:[视频](https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/)

本课程是Google官方推出的视频教程，源于内部培训，包含视频和练习材料
* ddd 
	
* sss
	
*

#### 引用&鸣谢
* 莫烦PYTHON [https://morvanzhou.github.io/](https://morvanzhou.github.io/)

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