【華為雲技術分享】機器學習（02）——學習資料連結

機器學習（01）——機器學習簡介

以下是我學習機器學習過程中的部分學習資料，當然除些之外還有更多的文章和視訊，實際看了後覺得好多内容都太難，自己目前的數學基礎很難了解裡面講解的内容。另外，資料太多反而影響學習效率，很多内容都是重複的，海量的書籍、視訊與文章，最終隻能作為收藏的一部分，永久的沉睡在雲盤裡，隻能作為心理安慰而已，感覺像是已收藏了這些資料，以後有空就可以開幹了，而實際并沒有什麼用。

在這段時間學習的過程中，我一直在思索，怎樣才能快速入門機器學習？快速入門的步驟是什麼呢？經過一段時間檢視大量的學習文章和梳理，覺得要入門其實并不複雜，首先得對機器學習有個總體的認識和了解，了解其基本概念，了解它的技術棧，做好自己的學習規劃，然後找到直接編碼調用機器學習算法的例子，從實踐中直接入手，從實踐中了解算法模型。

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機器學習基石

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數學基礎

機器學習的數學基礎-高等數學

機器學習的數學基礎-線性代數

機器學習的數學基礎-機率論和數理統計

機器學習的數學基礎

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python工具

• NumPy是Python 語言的一個擴充程式庫,支援大量的次元數組與矩陣運算,此外也針對數組運算提供大量的數學函數庫。
  • NumPy中文文檔
  • NumPy學習
• Pandas是一個強大的分析結構化資料的工具集
  • Pandas中文文檔
  • Pandas學習思維導圖
• Matplotlib是一個 Python 的 2D繪圖庫，它以各種硬拷貝格式和跨平台的互動式環境生成出版品質級别的圖形。
  • Matplotlib中文文檔
• Statsmodels提供對許多不同統計模型估計的類和函數,并且可以進行統計測試和統計資料的探索。
  • Statsmodels 中文文檔
• Seaborn是基于matplotlib的圖形可視化python包。它提供了一種高度互動式界面,便于使用者能夠做出各種有吸引力的統計圖表。
  • seaborn 0.9 中文文檔

作者：AllEmpty

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