100-Days-Of-ML-Code 机器学习入门学习资料汇总 - 每天1小时学习100天

100-Days-Of-ML-Code 是由知名 AI 教育者 Siraj Raval 发起的一项机器学习学习挑战,鼓励参与者每天投入1小时学习机器学习,连续坚持100天。这个项目为机器学习初学者提供了一个很好的学习框架和路线图。本文将为大家汇总介绍这个项目的各类学习资源,帮助想要入门机器学习的朋友们更好地开始学习之旅。

项目介绍

100-Days-Of-ML-Code 项目的核心理念是通过每天持续学习1小时,在100天内系统性地学习机器学习的基础知识。项目创建者 Avik Jain 在 GitHub 上维护了一个代码仓库,记录了他的100天学习历程,包括每天学习的主题、代码实现以及infographic总结等。

主要学习资源

1. GitHub 代码仓库

项目的 GitHub 仓库 是最重要的学习资源,其中包含:

• 每天的学习笔记和代码实现
• Info-graphs 文件夹中的知识点总结图
• 数据集
• 其他相关文档

2. 视频教程

Siraj Raval 的 YouTube 频道 提供了大量机器学习相关的视频教程,是很好的补充学习材料。

3. 在线课程

• Google 机器学习速成课程
• Coursera 上的 Deep Learning Specialization

4. 书籍推荐

• "Python Data Science Handbook" by Jake VanderPlas (在线 Jupyter notebooks)

5. 其他优质资源

• 3Blue1Brown YouTube 频道: 提供优质的数学和机器学习可视化教程
• TensorFlow 和 Keras 教程
• K-Means 聚类算法可视化

学习路线

项目的学习路线大致如下:

1. 数据预处理 (Day 1-5)
2. 回归算法 (Day 2-5)
3. 分类算法 (Day 4-13)
4. 支持向量机 (Day 9-14)
5. 决策树与随机森林 (Day 23-34)
6. 深度学习基础 (Day 17-20)
7. 卷积神经网络 (Day 30-40)
8. 无监督学习 (Day 43-44)
9. 数据科学工具: NumPy, Pandas, Matplotlib (Day 45-53)

参与方式

1. Fork 项目的 GitHub 仓库,开始你自己的 100 天学习之旅
2. 在社交媒体上使用 #100DaysOfMLCode 标签分享你的学习进度
3. 加入相关在线社区,与其他学习者交流讨论

通过100-Days-Of-ML-Code 项目,你可以系统地学习机器学习的基础知识,培养持续学习的习惯。无论你是想要入门 AI 领域的新手,还是希望巩固提升的从业者,这个项目都能为你提供很好的学习框架和丰富的学习资源。开始你的机器学习之旅吧!