互联网信息泛滥下的学习指南

在信息爆炸的时代，想要系统地学习机器学习也变得有些困难。面对众多的课程、书籍、框架和开源代码，新手们往往不知道从何入手。本文将介绍一种由Giacomo Ciarlini整理的机器学习学习路径，帮助新手们高效地掌握这一领域。

机器学习学习路径

Giacomo Ciarlini设计的这条机器学习学习路径，旨在帮助初学者逐步成长为专业的机器学习工程师。这条路线上从基础的编程和数学开始，逐步过渡到复杂的神经网络和开源项目。

四个学习部分

要想顺利踏上这条学习之路，你需要具备一些前期准备工作： - 编程语言：掌握Python是必须的，这是机器学习界最常用的编程语言。 - 工具：熟悉Jupyter笔记本，这是一个在线编程平台，方便进行实时编码。 - 数学基础：了解一些数学原理，如线性代数、概率论等，以及机器学习的基础知识。

使用Scikit-Learn进行机器学习

Scikit-Learn是机器学习领域最常用且成熟的库之一，通过它你可以学习和实践各种机器学习算法，如线性回归、分类、支持向量机、决策树等。Ciarlini还为每个知识点提供了参考材料，帮助你逐步理解和应用这些概念。

TensorFlow与神经网络

虽然越来越多的人倾向于使用PyTorch，但TensorFlow仍然是最受欢迎的机器学习框架之一。通过TensorFlow，你可以学习人工神经网络（ANN）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），并掌握训练网络的最佳实践。

实用资源

掌握了基础知识后，你可以开始接触更多实际项目和数据科学工具。Ciarlini还推荐了一些博主和他们的作品，供你参考和学习。

学习路径的延伸

除了机器学习，Ciarlini还计划制作商业智能分析和云计算架构师的学习路径。此外，他还打算推出关于数据可视化、数据收集和数据预处理的学习资源，以及有关有效沟通、有影响力演讲和务实决策的内容，帮助那些希望转型的技术人员更好地适应未来的职业发展。

学习路径链接

如果你想详细了解这条学习路径，可以访问以下链接获取更多信息和资源： https://github.com/clone95/Machine-Learning-Study-Path-March-2019

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