值得收藏 | 關於機器學習，這可能是目前最全面最無痛的入門路徑和資源！
對機器學習很感興趣卻無從下手學習路徑適合入門的學習資源
全面
良心
友好
在入門的不同時期都來看看
如果你耐心看下去（當然是可以分多次看甚至反覆看啦），李傑克相信你讀完這篇文章後肯定會毫不吝嗇地給我點個贊，甚至還會在朋友圈幫我轉發，而且是本著“好東西要大家分享”的那種心態去轉發……好吧，李傑克承認自己今天早上忘記吃藥了......
1
學習資源獲取渠道
前往雲盤下載即可
已經看過並且覺得對於大家有幫助才放進去的
將來不斷地整合進去
至於如何獲取這些資源的下載連結呢？在本文結尾的地方，我會分享給大家：）
Python
數學
演算法
框架
話不多說，我們出發吧！
2
機器學習第一語言Python
講真，曾經中二的李傑克一直很傻地跟身邊朋友說“程式設計是幫別人實現想法工具，而特立獨行善於思考如我（二得不行...）的人要去做策略和方案才能體現出價值嘛！”
Python
李傑克覺得主要有兩個原因：
1、之前搞機器學習的那幫人都喜歡用Python，所以Python慢慢就積攢了很多優秀的機器學習庫，所謂的庫，你就理解為別人封裝好的一些具有某些功能的模組，我們可以通過呼叫這些模組來實現某些功能，而不用自己從頭寫程式碼；
極易上手
Python的基本語法和應用
1、基本元素
2、判斷和迴圈
3、函式和類
聰明的你是不是感覺有點熟悉似曾相識啊，對的哇，前面說的庫裡的模組，其實就是一個個封裝好的函式哈。
科學計算庫numpy和pandas
那為什麼機器學習會用到這兩個庫了？
在機器的世界裡，萬物皆可為向量
其實好一些機器學習框架（如TensorFlow和Mxnet）也有自己處理資料的模組，但大多是通過封裝numpy得到的，使用的方法也很像，所以無腦去上手numpy肯定不虧。
《機器學習numpy與pandas基礎》獲取方式：詳見文末
《十分鐘搞定pandas》閱讀地址：http://t.cn/RpYFh6h
畫相簿matplotlib
視覺化
通過觀察資料分佈是可以發現一些規律的
《matplotlib繪圖視覺化知識點整理》閱讀地址：http://t.cn/RqDxDo8
一些Python學習的建議
anaconda下載地址：http://t.cn/RW92Dcn
請選擇Python3：
有一本書叫做《笨辦法學Python》，這本書名副其實，確實很笨......你需要做的就是下一個Python，然後老老實實地跟著把書上的程式碼都敲上一遍，偶爾敲煩了，我會去看看《廖雪峰Python教程》。
《廖雪峰Python教程》講得不復雜，比較適合初學者。如果你時間有限，下圖紅框內部分知識
《笨辦法學Python》敲上一遍和《廖雪峰Python教程》看上兩三遍後（反正李傑克第一遍是看得比較懵逼），基本上Python的基本語法就沒什麼大問題了，剩下的就是一個熟能生巧的事情了，不斷地去練習，不斷地發現問題，不斷地去百度。
《笨辦法學Python》獲取方式：詳見文末。李傑克也提供了PDF電子版給大家，同樣放在了雲盤中。
《廖雪峰Python教程》閱讀地址：http://t.cn/RK0qGu7
《Python100例》閱讀地址：http://t.cn/RfOJSc5
爬蟲
但你可能不知道，Python爬蟲也可以是一個上手快、出活易的東西。
這些文章滿足我們需求：
1、只用最簡單的兩三個庫；
2、手牽手一步一步地教學，想不學會都難的那種；
《從零開始寫Python爬蟲》
《 1.1 requests庫的安裝與使用》閱讀地址：http://t.cn/RTuUuf7
《1.2 BS4庫的安裝與使用》閱讀地址：http://t.cn/RTu4PLz
《1.5 爬蟲實踐： 獲取百度貼吧內容》閱讀地址：http://t.cn/RTu4ZbV
《1.7 爬蟲實踐： 排行榜小說批量下載》閱讀地址：http://t.cn/RTu4UHw
《1.8 爬蟲實踐： 電影排行榜和圖片批量下載》閱讀地址：http://t.cn/RTu45gz
3
機器學習數學基礎
很關心也很憂慮
高等數學
線性代數
三、概率論
資訊理論
溫馨提示
4
機器學習演算法基礎
快給你自己狠狠地點贊打call吧！
bingo！Ng就是吳恩達哈，不過在機器學習圈子裡大家都喜歡叫他Ng。
其實最開始別人讓我推薦入門資源時，我也會不假思索地推薦Ng的《Machine Learning》，因為這也是我完整看下來的第一套視訊教程......
更友好更容易更無痛的入門資源
深度學習的學習資源
視訊播放速度可以調整
.
感覺這波B站要給我廣告費了.......
先花不多的時間把這個東西大體上過一遍
http://t.cn/RTukvY6
只有36分鐘
《DeepLearning.TV》視訊觀看地址：http://t.cn/RTuDdSQ
額....童鞋們，不要急，且聽李傑克為你慢慢道來。
每集只有3到4分鐘
成就感
你再想一想？一個半小時也就是兩局吃雞的時間、四局農藥的時間，一個半小時你陪不了妹紙看一部電影（前提你懂的.....），約不了基友吃一頓火鍋。但是......你去把這組視訊看了，以後去跟別人談笑風生的時候吹牛逼的底氣都要足很多了對不對？
《深度學習介紹-李巨集毅》PPT下載地址：詳見文末
大家經過以上三份資源的折騰後，應該也大概知道深度學習是個什麼東東了，接下來，李傑克再給大家推薦一些同樣優質的資源，大家可以進一步學習更深一點的東西。
《Machine Learning》視訊觀看地址：http://t.cn/RYpskDe
大家需要注意的一點是，《Machine Learning》講的更多的還是傳統機器學習，深度學習知識作為其中很小的部分一帶而過，有多麼少，李傑克沒記錯的話大概也就是100多章節裡花了兩三個章節說講了下神經網路吧。
你要是問李傑克資次不資次你通過《Machine Learning》學習傳統機器學習的演算法，我當然是資次的，Ng講課講得確實是一流，聽課體驗很棒！
一下沒忍住，給小姐姐加了個美顏和濾鏡.......
《Stanford CS231N 2017》觀看地址：http://t.cn/RTueAct
那個啥，我猜你肯定是點開了圖，並且還放大了來看......
《李巨集毅機器學習2017》觀看地址：http://t.cn/RpO3VJC
《李巨集毅深度學習2017》觀看地址：http://t.cn/RpO3VJK
Ian Goodfellow
我的建議是入門階段可以不用購買書籍，除非你跟我一樣頸椎不大好需要買個七八本書來墊墊電腦......
不用買書是因為我把這些被大家被奉為機器學習經典的書籍（PDF版，包含上述三本）都打包放在了雲盤裡，大家直接去下載就好了
playground
下面這個其實是張動圖，來，用心感受下......
tensorflow playground使用網址：http://t.cn/RqJTH47
ConvNetJS
ConvNetJS使用網址：http://t.cn/8kFEqvU
工具介紹完了，那李傑克的問題也來了：
5
深度學習框架基礎
什麼？你晚飯吃過了？
深度學習框架
不同框架間的比較見下圖，李傑克暫時也不打算展開說：
不用博士學位玩轉Tensorflow深度學習
兩個小時
《不用博士學位玩轉Tensorflow深度學習》觀看地址：http://t.cn/RTuemTK
《三天速成Tensorflow PPT-香港科技大學》下載地址：詳見文末
網上還有一個叫莫煩的童鞋做的《Tensorflow教程》視訊教程不錯，每集長度也就幾分鐘，但相關基本深度學習的知識和Tensorflow實現都講到了，可以說是非常棒，用來入門是妥妥的不錯的！
莫煩《Tensorflow教程》觀看地址：http://t.cn/RTuDxFT
最後一個很棒的資源是《 Deep Learning With Tensorflow》，其實裡面Tensorflow的介紹得並不多，更多的是用簡明的方式把Deep Learning裡重要的知識都給你過了一遍，全長也就一個小時左右，用你可能玩不了一局吃雞的時間去再次鞏固下知識還是不錯的呢！