一年多來，公衆号【AI有道】已經釋出了 140+ 的原創文章了。内容涉及林軒田機器學習課程筆記、吳恩達 deeplearning.ai 課程筆記、機器學習、深度學習、筆試面試題、資源教程等等。值得一提的是每篇文章都是我用心整理的，編者一貫堅持使用通俗形象的語言給我的讀者朋友們講解機器學習、深度學習的各個知識點。旨在給大家一份比較完備的學習路線和提升技巧。
今天，紅色石頭特此将以前所有的原創文章整理出來，組成一個比較合理、完整的機器學習、深度學習的學習路線圖，希望能夠幫助到大家。
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林軒田機器學習基石筆記
【1】
The Learning Problem【2】
Learning to Answer Yes/No【3】
Types of Learning【4】
Feasibility of Learning【5】
Training versus Testing【6】
Theory of Generalization【7】
The VC Dimension【8】
Noise and Error【9】
Linear Regression【10】
Logistic Regression【11】
Linear Models for Classification【12】
Nonlinear Transformation【13】
Hazard of Overfitting【14】
Regularization【15】
Validation【16】
Three Learning Principles林軒田機器學習技法筆記
Linear Support Vector Machine Dual Support Vector Machine Kernel Support Vector Machine Soft-Margin Support Vector Machine Kernel Logistic Regression Support Vector Regression Blending and Bagging Adaptive Boosting Decision Tree Random Forest Gradient Boosted Decision Tree Neural Network Deep Learning Radial Basis Function Network Matrix Factorization Finale吳恩達深度學習專項課程筆記
神經網絡與深度學習：
深度學習概述 神經網絡基礎之邏輯回歸 神經網絡基礎之Python與向量化 淺層神經網絡 深層神經網絡優化神經網絡：
深度學習的實用層面 優化算法 超參數調試、Batch正則化和程式設計架構建構機器學習項目：
機器學習政策（上） 機器學習政策（下）卷積神經網絡CNN：
卷積神經網絡基礎 深度卷積模型：案例研究 目标檢測 人臉識别與神經風格遷移序列模型RNN：
循環神經網絡（RNN） NLP和Word Embeddings 序列模型和注意力機制機器學習各個擊破
機器學習中的次元災難 簡單的梯度下降算法，你真的懂了嗎？ 一看就懂的感覺機算法PLA 優化線性感覺機算法：Pocket PLA 距離産生美？k近鄰算法python實作 基于線性SVM的CIFAR-10圖像集分類 通俗易懂！白話樸素貝葉斯 劃重點！十分鐘掌握牛頓法凸優化 簡單的交叉熵損失函數，你真的懂了嗎？ 7 種回歸方法！請務必掌握！ 機器學習中 L1 和 L2 正則化的直覺解釋 劃重點！通俗解釋協方差與相關系數 如何讓奇異值分解(SVD)變得不“奇異”？ 一份機器學習的自白書 機器學習大牛如何選擇回歸損失函數？ 機器學習必備的分類損失函數速查手冊【17】
【吐血整理】一份完備的內建學習手冊！【18】
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機器學習碎碎念：霍夫丁不等式【20】
機器學習實用指南：這些基礎盲點請務必注意！【21】
2018 最好的機器學習實用指南書籍來了！【22】
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幹貨 | 機器學習正在面臨哪些主要挑戰？【24】
我整理了 50 頁 PPT 來解釋 SVM【25】
機器學習實戰指南：如何入手第一個機器學習項目？【26】
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三分鐘帶你對 Softmax 劃重點 白話生成對抗網絡 GAN！【附源碼】
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機器學習技法：
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