太全了！自学机器学习算法学习路线图，有配套视频+实战项目，完全可以轻松自学！

机器学习作为人工智能领域里一个重要分支，学习起来很多人总是找不到方向，没有完整的学习点，东拼西揍学的很费劲 博士大佬总结的学习路线图，入门建议看看，理论跟项目实战结合，不用到处找资料了，包括了几个模块? 自学机器学习需要学习以下几个主要方面的内容： 一、数学基础 线性代数： 【1】理解向量、矩阵的基本运算，如加法、减法、乘法等。 【2】掌握矩阵的特征值与特征向量的概念及计算方法，这在主成分分析等算法中非常关键。 【3】熟悉线性方程组的求解，对于理解线性回归等算法的原理有重要作用。 概率论与数理统计： 【1...【查看原文】