基礎(chǔ)（3周）

requests之前

利用python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析（np、pd）都看

機(jī)器學(xué)習(xí)理論（3周）

李航《統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法》（重點(diǎn)算法能手推公式，羅輯回歸，樸素貝葉斯，gbtd、adaboost、xgboost）（其他的除了公式可以復(fù)述就行）

124568xgboost

（支持向量機(jī)肯定用不到）

（提升樹的gbdt和adaboost很重要）

（xgboost博客解讀，必看）

看不懂：看ljp博客

看github熟悉sklearn（兩個(gè)回歸，決策樹、樸素貝葉斯，集成學(xué)習(xí)都看）（先不用調(diào)參）

機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)（一周）

《阿里云天池大賽賽題解析（機(jī)器學(xué)習(xí)篇）》開源代碼，七個(gè)步驟一定要吃透，1-2個(gè)任務(wù)

深度學(xué)習(xí)理論（cv和nlp各兩周）

入門后，李沐《動(dòng)手深度學(xué)習(xí)》

NLP（文本分類）和CV（圖像分類）

計(jì)算機(jī)視覺：b站P1-P22，cs231n，完成作業(yè)1和2看開源代碼，每行都要弄清楚輸入輸出。學(xué)會(huì)：反向傳播梯度，損失函數(shù)，優(yōu)化算法，多層感知機(jī)，cnn，rnn，dropout，bn

NLP：cs224n，P1-5，89，11，作業(yè)a1245。學(xué)會(huì)：詞向量，rnn，gru，lstm，seq2seq，attention機(jī)制

pytorch（b站劉二大人，做上面作業(yè)時(shí)可以看講解）（一個(gè)倉(cāng)庫(kù)）

邱錫鵬《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)》，以上不懂的可以看這本書，這本書非常好，一定要看

深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)（各一周）

文本分類（鏈接）（fastext、word2vec、cnn、rnn）

圖片分類（鏈接）

必須弄清楚每行代碼，盡情調(diào)參

面試

《百面機(jī)器學(xué)習(xí)》

檢驗(yàn)自己學(xué)的怎么樣

另：研究型算法工程師、業(yè)務(wù)型算法工程師