ml-road-map

机器学习基础知识的系统学习路线图

ml-road-map项目提供一份系统的机器学习学习路线图，涵盖从基础到进阶的知识体系。该路线图包括编程、数学、机器学习基础、深度学习和自然语言处理等主题，汇集了顶尖教育机构和专家的优质资源。它为学习者提供清晰的学习指南，帮助他们构建机器学习知识体系，为独立探索奠定基础。

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介绍相关项目

Made-With-ML - 学习设计、开发、部署和迭代机器学习生产系统的开放资源

GithubMLOpsMade With ML开源项目机器学习模型部署软件工程

Made With ML 是开发者学习设计、开发、部署和迭代机器学习生产系统的开放资源。它提供完整课程和代码实践指导，支持本地及云集群环境配置，适合求知欲强的技术人员和研究者。

From-0-to-Research-Scientist-resources-guide - 适用于具备基础编程知识或计算机科学背景的人士的深入学习指南

Github优化理论开源项目数学基础机器学习深度学习自然语言处理

该资源指南适用于具备基础编程知识或计算机科学背景的人士，目的在于培养其成为专注于深度学习和自然语言处理领域的研究科学家。指南全面介绍自顶向下及自底向上的学习方法，并详细列出数学基础、机器学习、深度学习等核心领域的资源，帮助用户找到匹配的学习路线。

machine-learning-for-software-engineers - 为软件工程师提供的学习计划

GitHubGithubZuzooVn开源项目机器学习自学软件工程师

本项目为移动开发软件工程师提供了一个覆盖多个月的学习计划，通过强调实践操作和简化数学理论，帮助他们快速掌握并转型成为机器学习工程师。它囊括了丰富的机器学习资源、书籍和课程，并分享了作者关于通过机器学习找到工作的亲身经历。该项目还鼓励社区贡献，以持续优化学习路径。

machine_learning_complete - 机器学习综合教程，涵盖数据处理至深度学习全流程

Github人工智能开源项目数据分析数据可视化机器学习深度学习

machine_learning_complete是一个全面的机器学习资源库，包含35个详细的笔记本教程，覆盖了从Python编程到数据分析、机器学习和深度学习的全面技能。项目自2021年起不断更新，加入了最新的MLOps指南，适合各级别学者和开发人员。

machine-learning - 机器学习与数据科学教程，深度学习、模型部署与强化学习

Githubmachine-learning开源项目强化学习时间序列模型部署深度学习

本项目持续更新，介绍了数据科学和机器学习各个主题。内容涵盖深度学习、模型部署、运筹学和强化学习等，提供Jupyter Notebook格式教程，结合Python科学栈（如numpy、pandas）和开源库（如scikit-learn、TensorFlow、PyTorch）进行教学示范，平衡数学符号与实际应用。

ML-foundations - 机器学习基础学科全面导引

GithubJon KrohnMachine Learning Foundations开源项目微积分概率与统计线性代数

该项目提供全面的数学、统计学和计算机科学基础，帮助用户掌握当代机器学习方法。课程涵盖线性代数、微积分、概率与统计以及算法和数据结构，支持通过Jupyter Notebook、YouTube视频、O'Reilly平台和Udemy课程进行学习。适合机器学习从业者、数据科学家、软件开发者和AI爱好者。

deep-learning-drizzle - 深度学习与AI在线课程

Github开源项目机器学习深度学习神经网络自然语言处理计算机视觉

deep-learning-drizzle 集结了全球顶尖院校与研究机构的深度学习与AI在线课程。覆盖初级到高级课程，涉及自然语言处理、计算机视觉、机器学习等多个领域，提供视频教程及实战操作指南。适合各层次人士学习，助您深入AI领域。

awesome-ai-ml-dl - 涵盖人工智能、机器学习和深度学习的综合资源和学习平台

AIDLGithubJavaMLNLP开源项目

awesome-ai-ml-dl项目集中于人工智能、机器学习及深度学习领域，提供全面的学习笔记与精选资源。适用于工程师、开发者和数据科学家等专业人员，帮助他们更有效地获取知识和资源。此项目促进了学习的乐趣并使相关资料易于获取。

awesome-ml-courses - 优质的免费机器学习与人工智能课程视频资源

Artificial IntelligenceDeep LearningGithubMachine LearningNLPStanford开源项目

本项目提供由顶级人工智能研究人员和教师授课的免费高质量机器学习与人工智能课程视频。课程链接附有讲义、补充阅读材料及作业。内容涵盖基础和高级知识，适合不同背景的学习者。无论是想了解斯坦福的经典机器学习课程CS229，还是深入研究强化学习、卷积神经网络和自然语言处理等特定领域，这里都能找到相关资源。

Compendium-of-free-ML-reading-resources - 机器学习免费学习资源集合书籍论文和在线教程

Github开源项目数据科学机器学习深度学习线性代数统计学

该项目是一个综合性机器学习免费资源集合,涵盖数据分析、数学、统计、机器学习和深度学习等领域。收录内容包括经典教材、最新论文、PDF电子书和在线教程,以英文原版为主。项目提供系统的机器学习知识体系和高质量学习材料,适合入门和进阶学习。资源全面、内容权威、持续更新,定期收录最新开放获取资源,为自学者和研究人员提供最新知识和便利。

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