开篇之作-机器学习技能图谱

潜心修炼机器学习大法，记录成长点滴。一万小时定理，我会不断完善以下技能图谱，确保每一个知识点都是自己掌握的，而不是简单复制，每月更新。

Updates
2018.05.05 第一版基础算法

Data Science Toolbox: Jupyter, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn and Tensorflow
Books: Python Data Science Handbook and Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow

仅仅忙忙碌碌于日常工作中，终不得大成，需要系统构建自己的知识系统。为了能实现每周看paper，并能快速实现的目标，成长路线如下：
1.math：linear algebra, probability, optimization
资料：mit1806，cs229 notes, dl章节
1. Gradient Descent 梯度下降算法
2. 拉格朗日
3. KTT

2.ML algo: lr, svm, dt, rf, xgboost
资料：hands-on sklearn, 统计机器学习，李宏毅视频
1. Linear Regression
2. Logistic Regression
3. Naive Bayes
4. Classification Performance Measures

3.DL algo：cnn，rnn，lstm
资料：李宏毅，dl书籍

4.nlp basic：slp

5.nlp dl： cs224n