當(dāng)你想要學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)時，最重要的是制定一個計劃。以下是一個適合初學(xué)者的機(jī)器學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)計劃，包括學(xué)習(xí)資源鏈接，幫助你逐步掌握機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識。

階段一：基礎(chǔ)知識

1. 學(xué)習(xí) Python 編程語言，建議使用 Python 3，了解基本語法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

• Python官方文檔

• 菜鳥教程 Python 3 教程

2. 學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，包括線性代數(shù)、概率論和統(tǒng)計學(xué)。

• MIT公開課：線性代數(shù)

• Khan Academy：概率論和統(tǒng)計學(xué)

3. 學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識，包括分類、回歸、聚類、降維等。

• 斯坦福大學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)公開課

• 機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識 - 雷鋒網(wǎng)

階段二：實(shí)踐項(xiàng)目

1. 完成機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目，熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)的基本流程和常用工具。

• Kaggle：一個數(shù)據(jù)科學(xué)競賽平臺，有許多適合初學(xué)者的項(xiàng)目。

• TensorFlow官方教程：TensorFlow是一個常用的機(jī)器學(xué)習(xí)框架，它提供了許多示例和教程。
  

階段三：深度學(xué)習(xí)

1. 學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

• 斯坦福大學(xué)深度學(xué)習(xí)公開課

• 深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識 - 雷鋒網(wǎng)

2. 學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)框架，包括 TensorFlow、PyTorch 等。

• TensorFlow官方文檔

• PyTorch官方文檔

• PyTorch documentation — PyTorch 1.13 documentation

3. 完成深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目，深入了解深度學(xué)

階段四：模型調(diào)優(yōu)

1. 學(xué)習(xí)模型調(diào)優(yōu)技巧，包括超參數(shù)調(diào)優(yōu)、模型集成等。

• 機(jī)器學(xué)習(xí)的超參數(shù)優(yōu)化指南?

• 機(jī)器學(xué)習(xí)模型融合：stacking原理、實(shí)現(xiàn)和代碼

1. 嘗試使用自動化調(diào)參工具，如Google開發(fā)的AutoML。

• Google AutoML

階段五：深入學(xué)習(xí)

1. 學(xué)習(xí)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)、生成模型等高級機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。

• 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)入門指南

• 深度生成模型入門指南?

1. 完成高級機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目，如語音識別、圖像生成等。

• Google Magenta

• 語音識別和語音合成 - TensorFlow

總之，學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)需要花費(fèi)大量的時間和精力，但是掌握它將會帶來巨大的收益。以上學(xué)習(xí)計劃中的資源可以幫助你快速入門機(jī)器學(xué)習(xí)，并逐步深入學(xué)習(xí)。記住，最重要的是堅持學(xué)習(xí)并不斷實(shí)踐。

如果還有不懂的，可以在評論區(qū)留言大家一起相互探討，或者缺少機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)資源的，我這邊給大家整理了一份，可以分享給大家，如果有需要可以在三連后評論區(qū)留言，反正都是薅羊毛，有何不可呢！