机器学习2——学习路线规划

一、学习路线

1）理论基础：微积分、线性代数、概论论与数理统计、典型算法；

2）编程语言、工具和环境：

3）基本工作流程

=====================================================

二、理论基础

=====================================================

三、环境准备

=====================================================

四、工作流程

=====================================================

相关链接

机器学习最佳学习路线：https://blog.csdn.net/ufv59to8/article/details/80970586

机器学习扫盲与学习路线：https://www.jianshu.com/p/9fa6fca386c2

机器学习入门方法与学习路径：https://wenku.baidu.com/view/43d09c0e5bcfa1c7aa00b52acfc789eb162d9e41.html

原文地址：https://www.cnblogs.com/grooovvve/p/10686848.html