真心分享！纯新手怎么简单高效入门机器学习深度学习？

这期间听到最多的问题就是 零基础应该怎么系统的去学机器学习深度学习，说明明有很认真的去看视频教程，可是学了一段时间再看实际问题还是感觉啥都没学，这个其实是大家的学习顺序和资料找错了。

很多教程大家看不懂并不是教程不行，而是作者默认大家已经有一定的前置基础去写的教程，所以大家不仅看的时候难受，看完了也容易似懂非懂。 

为了让大家可以更好的 学习机器学习深度学习，我根据自己学习的经验，和踩过的坑，肝了几个大夜修改了n多次，整理了一份 机器学习深度学习零基础学习计划。

这份学习计划不管你是 零基础的研究生还是本科生，或者是转行人员 都可以根据这份学习计划进行学习。

 

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PS：不管你是想学机器学习还是深度学习，前置的基础知识和工具都是必需学的。

第一部分基础知识（30天，数学基础好时间更短）

python

推荐教程：Python菜鸟教程文档

这部分首先需要学习 Python，因为Python是人工智能最简单易用的语言，要学好人工智能Python是必不可少的。（而且Python语言学习非常简单，如果你有过其他编程语言基础几个小时就能学会）

学习这部分需要 Python和数学基础、Python函数、Python面向对象编程、推荐跟着 Python菜鸟教程学习，学到内置函数这章就可以了。

数学基础

机器学习深度学习所需的三个基本数学领域：统计学、线性代数和微积分，如果大家不想只是当一个调参侠，只使用即插即用的机器学习软件包，就必须了解算法的实际作用，并知道什么时候使用它以及为什么使用它。

而学习算法的过程就是 研究底层数学的过程，大家不要一听到研究数学就出现畏难情绪！

这些数学知识其实都是 高中大学就开始涉及的，大家不用太害怕。

需要用到的知识有：

高等数学：函数、极限与连续、导数与微分、微分中值定理与导数的应用、函数的积分、定积分的应用、向量与空间解析几何、多元函数微分学、多元函数微分学的应用、常微分方程

线性代数：矩阵/张量乘法、n维向量与向量空间、线性方程组、矩阵的特征值与二次型

概率论：随机时间与概率、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布大数定律和中心极限定理

机器学习数学基础：卷积、信号的分析、傅里叶变换及其扩展变换、滤波及机器学习

最优化方法:最优化问题与数学预备知识、凸性、最优性条件、算法的概念

推荐大家跟着白话机器学习、深度学习数学这两本书学习，学完基本就能掌握机器学习深度学习基础数学了。（都有中文版一天看一点很快能看完）

后续想更进一步可以深入学习下这三本书，对人工智能底层的数学讲解的十分细致。（这三本是国外非常受欢迎的人工智能数学书，可以起到一个查漏补缺的作用）

这部分需要学的包括 Numpy、Pandas 这两个 Python 库，以及 深度学习框架、代码。

Numpy

• Numpy数据类型

• Numpy常用函数

Pandas

• Pandas的简洁

• Pandas的数组属性

• Pandas数据处理

• Pandas函数

• TQDM

数据分析实战

深度学习框架

PyTorch和TensorFlow

基于PyTorch2.0的深度学习入门教程视频，所有pytorch2.0新功能都有！100％向后兼容，学完直接可以做项目！

TensorFlow交叉是北京大学的TensorFlow2.0公开课

深度学习代码

一个逐行解释代码的网站：https://nn.labml.ai/zh/

左边是注释，右边是代码，对初学者非常友好，这个网站很多关键词都是带超链接的，点击即可跳转到对应知识点。而且这个项目会持续更新，真的不要太香。

可视化工具streamlit

无需前端知识，只用Python就可以写出可交互式网站

大家可以跟着这本教程书学习

机器学习入门

推荐大家跟着 计算机博士白话讲解周志华机器学习西瓜书 这个视频学，单纯看西瓜书可能很难看懂，可是当有人把难点揉碎了再教给你就完全不同了！（建议搭配西瓜书、南瓜书PDF学习）

机器学习实战

推荐竞赛项目：kaggle房价预测任务

推荐书籍：阿里云天池大赛赛题解析·机器学习篇

• 工业蒸汽预测

• 天猫用户重复购买预测

• o2o优惠券预测

• 阿里云安全恶意程序检测

进阶内容推荐

这三本书对大家深入理解机器学习的算法和后续的实战非常有帮助。

深度学习

三本深度学习绝对经典的教程书，三本评分都非常高（有了前面的代码基础三本书都可以很好的学习），大家可以根据个人喜好选一本，其中第三本是沐神出的，B站上还有视频。

计算机视觉

推荐大家跟着【231李飞计算机视觉公开课】搭配cv相关论文进行学习

神经网络书籍推荐

这本书的核心是教你如何在没有任何库的情况下自行构建神经网络，并且这本书重要的知识点都有视频加以讲解，大家点击即可跳转非常方便。

整个学习路线看完大家应该就知道了学深度学习并不是单独去学深度学习的知识就可以的，它还涉及底层数学、编程、代码、各种工具的使用，好了今天的分享结束了，大家学习中遇到任何问题都可以和我说

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