本文為AI入門提供了一個(gè)簡(jiǎn)易的學(xué)習(xí)路線，并提供了代碼和數(shù)據(jù)集下載。（黃海廣）

一、前言

AI以及機(jī)器學(xué)習(xí)入門，初學(xué)者遇到的問(wèn)題非常多，但最大的問(wèn)題就是：

資料太多！！！看不完！！！不知道如何取舍！！！人的精力有限！！！

我曾經(jīng)寫(xiě)了一篇初學(xué)者入門的文章：《機(jī)器學(xué)習(xí)簡(jiǎn)易入門-附推薦學(xué)習(xí)資料》，這篇文章給初學(xué)者指明了學(xué)習(xí)的方向，受到廣大初學(xué)者好評(píng)。

在此基礎(chǔ)上，結(jié)合本站已經(jīng)發(fā)過(guò)的文章，以及自己的學(xué)習(xí)過(guò)程，整理出一個(gè)AI的入門路線，并整合到一個(gè)github倉(cāng)庫(kù)，所有代碼和數(shù)據(jù)集都提供了下載方式。

本路線適合本科、碩士以及剛接觸機(jī)器學(xué)習(xí)的博士。

根據(jù)這個(gè)github倉(cāng)庫(kù)學(xué)完以后，就基本入門了。

入門以后，遇到問(wèn)題能上網(wǎng)搜索解決了，也知道接下來(lái)應(yīng)該學(xué)什么。

二、學(xué)習(xí)路線的github

該倉(cāng)庫(kù)擁有者黃海廣，致力于幫助機(jī)器學(xué)習(xí)初學(xué)者入門，幫助學(xué)習(xí)者更好地成長(zhǎng)。倉(cāng)庫(kù)主要內(nèi)容由黃海廣原創(chuàng)，另一部分由其他公益組織創(chuàng)作。

倉(cāng)庫(kù)鏈接：

https://github.com/fengdu78/Data-Science-Notes

你不是一個(gè)人在戰(zhàn)斗！

三、倉(cāng)庫(kù)目錄及概述

• 0.math

  數(shù)學(xué)基礎(chǔ)

• 1.python-basic?

  python基礎(chǔ)
  

• ?2.numpy

  numpy基礎(chǔ)
  

• ?3.pandas

  pandas基礎(chǔ)
  

• ?4.scipy

  scipy基礎(chǔ)
  

• ?5.data-visualization

  數(shù)據(jù)可視化基礎(chǔ)
  

• ?6.scikit-learn

  scikit-learn基礎(chǔ)
  

• ?7.machine-learning

  機(jī)器學(xué)習(xí)入門
  

• ?8.deep-learning

  深度學(xué)習(xí)入門
  

• ?9.feature-engineering?

  特征工程入門

四、學(xué)習(xí)路線說(shuō)明

這個(gè)目錄其實(shí)是一個(gè)學(xué)習(xí)路線：

0——>1——>2——>3——>4——>5——>6——>7——>8——>9

1-5是個(gè)整體，6和7的順序可以交換也可以同時(shí)學(xué)習(xí)，8屬于選學(xué)部分（深度學(xué)習(xí)），9放在最后學(xué)習(xí)。

五、學(xué)習(xí)路線和內(nèi)容

第一部分，數(shù)學(xué)基礎(chǔ)學(xué)習(xí)：

目錄名稱：0.math

數(shù)學(xué)基礎(chǔ)：數(shù)學(xué)基礎(chǔ)內(nèi)容太多，很容易把人勸退，其實(shí)先把高等數(shù)學(xué)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)和線性代數(shù)這三門課學(xué)熟了，大部分機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題是能解決的。數(shù)學(xué)基礎(chǔ)部分我放了三個(gè)資料。

第一個(gè)是當(dāng)時(shí)考研和考博士復(fù)習(xí)的。數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，我把機(jī)器學(xué)習(xí)的部分，提煉出來(lái)。

第二、三個(gè)是今年剛翻譯的CS229的線性代數(shù)和概率論，這部分是斯坦福所有人工智能有關(guān)的課程的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)復(fù)習(xí)材料，非常實(shí)用。

這部分內(nèi)容曾經(jīng)有文章介紹（查看文章）

第二部分，python學(xué)習(xí)

目錄名稱：1.python-basic?

python基礎(chǔ)：這里有個(gè)代碼練習(xí)：兩天入門python

目錄名稱：?2.numpy

numpy基礎(chǔ)：這里有2個(gè)代碼練習(xí)

• 一、適合初學(xué)者快速入門的Numpy實(shí)戰(zhàn)全集

• 二、Numpy練習(xí)題100題-提高你的數(shù)據(jù)分析技能

目錄名稱：?3.pandas

pandas基礎(chǔ)：這里有3個(gè)代碼練習(xí)

• 一、《十分鐘搞定pandas》：10-Minutes-to-pandas，這是十分鐘搞定pandas 10 minutes in pandas的中文翻譯。

• 二、《pandas練習(xí)題》：Pandas_Exercises，這個(gè)是pandas的練習(xí)題。

• 三、《pandas入門教程-2天學(xué)會(huì)pandas》：pandas_beginner

目錄名稱：?4.scipy

• scipy基礎(chǔ)：scipy的示例代碼

目錄名稱：?5.data-visualization

數(shù)據(jù)可視化基礎(chǔ)：這里有2個(gè)代碼練習(xí)

• 一、matplotlib學(xué)習(xí)之基本使用

• 二、數(shù)據(jù)可視化的利器-Seaborn簡(jiǎn)易入門

第三部分，機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)

目錄名稱：6.scikit-learn

scikit-learn基礎(chǔ)：PyParis 2018: Machine learning using scikit-learn的代碼翻譯（截圖如下：）

圖：代碼截圖

目錄名稱：7.machine-learning

機(jī)器學(xué)習(xí)入門，推薦4份教程，著重推薦1、2部分。

• 一、斯坦福大學(xué)2014（吳恩達(dá)）機(jī)器學(xué)習(xí)教程中文筆記及資源

  內(nèi)容介紹（點(diǎn)擊查看文章）

• 二、李航《統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法》的代碼實(shí)現(xiàn)

  內(nèi)容介紹（點(diǎn)擊查看文章）

• 三、周志華老師的《機(jī)器學(xué)習(xí)》的解答--南瓜書(shū)PumpkinBook

  內(nèi)容介紹（點(diǎn)擊查看文章）

• 四、臺(tái)大林軒田《機(jī)器學(xué)習(xí)基石》系列課程教材的習(xí)題解答

  內(nèi)容介紹（點(diǎn)擊查看文章）

目錄名稱：8.deep-learning

深度學(xué)習(xí)入門，推薦3份教程

• 一、深度學(xué)習(xí)教程中文筆記

  內(nèi)容介紹（點(diǎn)擊查看文章）

• 二、《python深度學(xué)習(xí)》的代碼翻譯版

  內(nèi)容介紹（點(diǎn)擊查看文章）

• 三、 強(qiáng)烈推薦的TensorFlow、Pytorch和Keras的樣例資源

  內(nèi)容介紹（點(diǎn)擊查看文章）

目錄名稱：9.feature-engineering

特征工程入門，這個(gè)是項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)部分。

• 一、面向機(jī)器學(xué)習(xí)的特征工程

  內(nèi)容介紹（點(diǎn)擊查看文章）

總結(jié)

本文提供了適合初學(xué)者入門AI的路線及資料下載，以上內(nèi)容都整合到一個(gè)倉(cāng)庫(kù)：

倉(cāng)庫(kù)鏈接：

https://github.com/fengdu78/Data-Science-Notes

備注：github下載太慢的話，關(guān)注我的公眾號(hào)：“機(jī)器學(xué)習(xí)初學(xué)者”，回復(fù)“學(xué)習(xí)路線”即可下載本倉(cāng)庫(kù)的鏡像文件，整個(gè)倉(cāng)庫(kù)壓縮成一個(gè)iso。

機(jī)器學(xué)習(xí)初學(xué)者

黃海廣博士創(chuàng)建的公眾號(hào)，黃海廣博士個(gè)人知乎粉絲22000+，github排名全球前120名（31000+）。本公眾號(hào)致力于人工智能方向的科普性文章，為初學(xué)者提供學(xué)習(xí)路線和基礎(chǔ)資料。原創(chuàng)作品有：吳恩達(dá)機(jī)器學(xué)習(xí)個(gè)人筆記、吳恩達(dá)深度學(xué)習(xí)筆記等。

往期精彩回顧

• 那些年做的學(xué)術(shù)公益-你不是一個(gè)人在戰(zhàn)斗

• 吳恩達(dá)機(jī)器學(xué)習(xí)課程筆記及資源（github標(biāo)星12000+，提供百度云鏡像）
  

• 吳恩達(dá)深度學(xué)習(xí)筆記及視頻等資源（github標(biāo)星8500+，提供百度云鏡像）

• 《統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法》的python代碼實(shí)現(xiàn)（github標(biāo)星7200+）
  

• 精心整理和翻譯的機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)數(shù)學(xué)資料

• 首發(fā)：深度學(xué)習(xí)入門寶典-《python深度學(xué)習(xí)》原文代碼中文注釋版及電子書(shū)

備注：加入本站微信群或者qq群，請(qǐng)回復(fù)“加群”

加入知識(shí)星球（4100+用戶，ID：92416895），請(qǐng)回復(fù)“知識(shí)星球”

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的首发：适合初学者入门人工智能的路线及资料下载的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

如果覺(jué)得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯(cuò)，歡迎將生活随笔推薦給好友。