人工智能很火

所以網(wǎng)上各式各樣的資料特別多

動(dòng)輒幾十GB，上百GB的云盤鏈接

但是能把一個(gè)教程完整看完的少之又少

堅(jiān)持下去確實(shí)很難

最近在github看到一個(gè)很不錯(cuò)的機(jī)器學(xué)習(xí)教程

100 Days of ML Coding

https://github.com/Avik-Jain/100-Days-Of-ML-Code

大家可以去關(guān)注一下

內(nèi)容從易到難，非常適合剛?cè)腴T的初學(xué)者和想要溫故知新的老司機(jī)

英文不好的同學(xué)也不用擔(dān)心，因?yàn)橐呀?jīng)有國(guó)內(nèi)的小伙伴把它翻譯成了中文

傳送門：

https://github.com/MachineLearning100/100-Days-Of-ML-Code?hmsr=toutiao.io&utm_medium=toutiao.io&utm_source=toutiao.io

up主Avik-Jain非常用心

不但給重點(diǎn)內(nèi)容做了標(biāo)注

還給公式中的難點(diǎn)加了解析

不但有知識(shí)點(diǎn)的講解

還有算法python實(shí)現(xiàn)的數(shù)據(jù)與代碼

不過最好還是一邊學(xué)基礎(chǔ)，一邊敲一遍代碼

會(huì)發(fā)現(xiàn)中間還是會(huì)出現(xiàn)很多問題

目前該教程已經(jīng)更新至Day 43

之后我也會(huì)不定期更新文章

重新解讀并實(shí)現(xiàn)每一個(gè)算法

大家趕緊一起學(xué)習(xí)吧