關注微信公眾號：人工智能前沿講習，
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Github：github.com/apachecn/AiLearning
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這套名叫AI Learning的GitHub資源，彙集了30多名貢獻者的集體智慧，把學習機器學習的路線圖、視頻、電子書、學習建議等中文資料全部都整理好了。
很多初學者都會遇到這樣的問題：入門機器學習應該從哪裡學起？
貢獻者表示，先學機器學習基礎，然後攻克深度學習基礎，最後學習自然語言處理（NLP）相關知識。“按照步驟: 1 => 2 => 3，你可以當大牛！”
在第一部分裡，貢獻者給出的學習路線圖是這樣的。
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很多初學者都會遇到這樣的問題：入門機器學習應該從哪裡學起？
貢獻者表示，先學機器學習基礎，然後攻克深度學習基礎，最後學習自然語言處理（NLP）相關知識。“按照步驟: 1 => 2 => 3，你可以當大牛！”
在第一部分裡，貢獻者給出的學習路線圖是這樣的。
在上面16個學習模塊中，是知識點介紹、常用工具和實戰項目等不同類型的學習資源的整合版。點進去就是具體學習資料，非常方便。
以第2章KNN鄰近算法為例，正文內容大致是這個樣子的：
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很多初學者都會遇到這樣的問題：入門機器學習應該從哪裡學起？
貢獻者表示，先學機器學習基礎，然後攻克深度學習基礎，最後學習自然語言處理（NLP）相關知識。“按照步驟: 1 => 2 => 3，你可以當大牛！”
在第一部分裡，貢獻者給出的學習路線圖是這樣的。
在上面16個學習模塊中，是知識點介紹、常用工具和實戰項目等不同類型的學習資源的整合版。點進去就是具體學習資料，非常方便。
以第2章KNN鄰近算法為例，正文內容大致是這個樣子的：
隨後介紹了KNN項目案例，理論聯繫實踐：
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很多初學者都會遇到這樣的問題：入門機器學習應該從哪裡學起？
貢獻者表示，先學機器學習基礎，然後攻克深度學習基礎，最後學習自然語言處理（NLP）相關知識。“按照步驟: 1 => 2 => 3，你可以當大牛！”
在第一部分裡，貢獻者給出的學習路線圖是這樣的。
在上面16個學習模塊中，是知識點介紹、常用工具和實戰項目等不同類型的學習資源的整合版。點進去就是具體學習資料，非常方便。
以第2章KNN鄰近算法為例，正文內容大致是這個樣子的：
隨後介紹了KNN項目案例，理論聯繫實踐：
項目代碼自然也是不會缺少的：
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貢獻者表示，先學機器學習基礎，然後攻克深度學習基礎，最後學習自然語言處理（NLP）相關知識。“按照步驟: 1 => 2 => 3，你可以當大牛！”
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貢獻者表示，先學機器學習基礎，然後攻克深度學習基礎，最後學習自然語言處理（NLP）相關知識。“按照步驟: 1 => 2 => 3，你可以當大牛！”
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以第2章KNN鄰近算法為例，正文內容大致是這個樣子的：
隨後介紹了KNN項目案例，理論聯繫實踐：
項目代碼自然也是不會缺少的：
如果讀不進文字，貢獻者還提供了視頻教程：
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貢獻者表示，先學機器學習基礎，然後攻克深度學習基礎，最後學習自然語言處理（NLP）相關知識。“按照步驟: 1 => 2 => 3，你可以當大牛！”
在第一部分裡，貢獻者給出的學習路線圖是這樣的。
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隨後介紹了KNN項目案例，理論聯繫實踐：
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在第一部分裡，貢獻者給出的學習路線圖是這樣的。
在上面16個學習模塊中，是知識點介紹、常用工具和實戰項目等不同類型的學習資源的整合版。點進去就是具體學習資料，非常方便。
以第2章KNN鄰近算法為例，正文內容大致是這個樣子的：
隨後介紹了KNN項目案例，理論聯繫實踐：
項目代碼自然也是不會缺少的：
如果讀不進文字，貢獻者還提供了視頻教程：
在第二部分深度學習基礎中，擴展了反向傳播、CNN原理、RNN原理和LSTM四個知識點，並逐個附加了一篇介紹博文
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隨後介紹了KNN項目案例，理論聯繫實踐：
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在第二部分深度學習基礎中，擴展了反向傳播、CNN原理、RNN原理和LSTM四個知識點，並逐個附加了一篇介紹博文
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項目代碼自然也是不會缺少的：
如果讀不進文字，貢獻者還提供了視頻教程：
在第二部分深度學習基礎中，擴展了反向傳播、CNN原理、RNN原理和LSTM四個知識點，並逐個附加了一篇介紹博文
第三部分則著重講了自然語言處理（NLP）的學習路線和一些應用領域：
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如果讀不進文字，貢獻者還提供了視頻教程：
在第二部分深度學習基礎中，擴展了反向傳播、CNN原理、RNN原理和LSTM四個知識點，並逐個附加了一篇介紹博文
第三部分則著重講了自然語言處理（NLP）的學習路線和一些應用領域：
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很多初學者都會遇到這樣的問題：入門機器學習應該從哪裡學起？
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隨後介紹了KNN項目案例，理論聯繫實踐：
項目代碼自然也是不會缺少的：
如果讀不進文字，貢獻者還提供了視頻教程：
在第二部分深度學習基礎中，擴展了反向傳播、CNN原理、RNN原理和LSTM四個知識點，並逐個附加了一篇介紹博文
第三部分則著重講了自然語言處理（NLP）的學習路線和一些應用領域：
最後一部分Graph圖計算還在更新中，目前包括了一個數據集和一本參考書目：
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在第二部分深度學習基礎中，擴展了反向傳播、CNN原理、RNN原理和LSTM四個知識點，並逐個附加了一篇介紹博文
第三部分則著重講了自然語言處理（NLP）的學習路線和一些應用領域：
最後一部分Graph圖計算還在更新中，目前包括了一個數據集和一本參考書目：
（還是要支持正版書籍的，紙質書的手感更好）
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（還是要支持正版書籍的，紙質書的手感更好）