主要分為 4 個部分：數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、編程能力、算法基礎(chǔ)、實戰(zhàn)。
在機器學(xué)習(xí)算法中，涉及到最為重要的數(shù)學(xué)基本知識有兩個：線性代數(shù)和概率論。這兩也是大學(xué)的必修課了，如果知識早已還給老師，也沒關(guān)系，哪里不會學(xué)補哪里。線性代數(shù)研究的是線性空間的性質(zhì)，數(shù)據(jù)通常會被表示為歐式空間中的點，而這些點經(jīng)過一系列變換后會映射到另一個空間，在新的空間中隱藏在數(shù)據(jù)中的規(guī)律才得以顯現(xiàn)。所以線性代數(shù)作為研究空間的一門科學(xué)，是入門機器學(xué)習(xí)的最要基礎(chǔ)之一。視頻：推薦 MIT 的老教授 Gilbert Strang 的線性代數(shù)上課視頻。沒學(xué)過線代的同學(xué)會發(fā)現(xiàn)這門課程，講得清晰而且直觀，深入線代的精髓，完全不是那種理論堆砌的講法，而且老教授幽默風(fēng)趣，很有人格魅力。
https://pan.baidu.com/s/1WktC95HL2GF0PKa311L5SQ教材：推薦《線性代數(shù)及其應(yīng)用》，作者是 David C. Lay 。
這本書詳細地介紹了線性代數(shù)在幾何學(xué)、計算機圖形學(xué)、經(jīng)濟學(xué)、概率論、信號與系統(tǒng)、微分方程等領(lǐng)域的應(yīng)用，給人以直觀的認識。https://pan.baidu.com/s/10FtcG4mweUWy810cirGGzg概率論是研究不確定性的一門科學(xué)，生活處處是概率。機器學(xué)習(xí)算法需要對現(xiàn)實情況建模，自然是少不了將概率論作為工具。這門課入門并不難，大家可以挑一本評分還可以的書開始學(xué)習(xí)。這里推薦陳希儒的《概率論與數(shù)理統(tǒng)計》，講得很詳細，如同聽一個老者回憶自己的概率與統(tǒng)計心得，相信讀者也會有所收獲。
https://pan.baidu.com/s/1P_jIbbW6JUNSlCaCX7CXKA如果時間充裕，推薦先學(xué)好數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。如果時間不夠，那就跳過數(shù)學(xué)基礎(chǔ)部分，學(xué)算法的時候，哪里不會補哪里。2、編程能力
編程語言，需要至少掌握兩門， Python 和 C++。工作中，Python 主要用于處理數(shù)據(jù)、算法調(diào)研、模型訓(xùn)練的工作，而 C++ 則是負責工程落地。算法工程師，需要針對落地場景，對算法的可靠性和實時性等方面進行優(yōu)化，C++ 工程能力必不可少。Python?是一門非常友好的編程語言，不但易于入門而且功能強大，在進行機器學(xué)習(xí)算法開發(fā)的過程中會大量使用 Python。視頻：我上學(xué)看的第一個視頻，就是小甲魚 Python 課程，風(fēng)趣幽默，涉及Python 語法基礎(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)爬蟲、Pygame 飛機大戰(zhàn)等內(nèi)容，內(nèi)容很豐富。
https://pan.baidu.com/s/1-WasSZey8bZuEfp48bTOuw實戰(zhàn)是最好的老師，學(xué)習(xí) Python 的時候，可以找一個自己喜歡的方向，去實戰(zhàn)。邊實戰(zhàn)，邊學(xué)習(xí)。比如寫爬蟲、做小游戲、玩各種有趣的算法等。這里面，爬蟲是最簡單的，很容易有成就感，讓你堅持學(xué)習(xí)下去，下載小說、下載漫畫、下載音樂、下載電影、搶票等等小程序。這個推薦我的一個 Github star 量 11.4k+、fork 4.5k+的爬蟲項目。
每個實戰(zhàn)，都有對應(yīng)的文章教程，代碼開源。https://pan.baidu.com/s/1-WasSZey8bZuEfp48bTOuw教材：推薦《流暢的Python》，書看完有些難度，但是哪來當個手冊用，很方便，哪些語法忘記了，翻閱一番，必能有所收獲。
https://pan.baidu.com/s/1-YBEOYY45CYrbM4Zxb21YwC++ 是一種面向?qū)ο蟮某绦蛟O(shè)計語言，無論你是做算法，還是做開發(fā)，亦或者是做測開。C++ 都應(yīng)該掌握，它是一個基礎(chǔ)的編程語言。學(xué)會了這門編程語言，再學(xué)其它，就會更得心應(yīng)手。
視頻：這部分推薦慕課網(wǎng)的免費教程，很好的入門視頻，老師講得繪聲繪色、形象生動、通熟易懂。
一共分為 7 章，每章視頻的時間是 2-3 個小時，半個月可以輕松刷完，學(xué)習(xí)順序是：
C++遠征之起航篇
C++遠征之離港篇
C++遠征之封裝篇（上）
C++遠征之封裝篇（下）
C++遠征之繼承篇
C++遠征之多態(tài)篇
C++遠征之模板篇
視頻觀看地址（提取碼：jack）：
https://pan.baidu.com/s/1-YBEOYY45CYrbM4Zxb21Yw教材：推薦被譽為“圣經(jīng)”的《C++ Primer》，經(jīng)典巨著，非常棒的書。
https://pan.baidu.com/s/1uyW6kg6J0KwA8JYUj7AFFA編程語言基礎(chǔ)學(xué)完了，接下來就是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法。
數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法是程序員的內(nèi)功，每一個工程師的必修課。
數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的學(xué)法，我推薦是直接看書，一邊學(xué)習(xí)一邊刷題，同時進行，這樣學(xué)的速度快。
就如同書名一樣，這是一本像小說一樣有趣的算法入門書，非常易懂，強烈推薦。
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https://pan.baidu.com/s/1jQYbWiHM6Z8VaP62alkBoA
可以與這本書一同學(xué)習(xí)的，就是《劍指Offer》，里面講解了 66 道+ 常見數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)題，解析思路，簡單易懂。
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兩門書一起看，輕松入門數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法。
不過《劍指Offer》講解的代碼都是 C/C++，沒有 Python 版本，想看 Python 版本的，可以看我整理的教程，C++ 和 Python 都有實現(xiàn)和講解，題目已按照類型劃分好。
https://github.com/Jack-Cherish/LeetCode兩本書都看完，題也刷完了，那就算是入門了。
想進階，進一步學(xué)習(xí)，直接上 LeetCode。
力扣可以從 HOT 100 或 精選算法 200 題刷起，題目相對于《劍指Offer》要增加一些難度，但每道題目都有對應(yīng)的解題思路和答案。堅持刷完 200 道，大多的面試輕松搞定，完全夠用。
當然要面試谷歌級別的大佬，Hard 題是不能放過的。
Tip：刷一遍題，回頭看還會忘，不要懷疑自己，要反復(fù)刷，反復(fù)練習(xí)。3、算法基礎(chǔ)
恭喜大家，在做了前面這么多基礎(chǔ)工作之后，終于可以開始入門機器學(xué)習(xí)算法了。視頻：推薦吳恩達老師的機器學(xué)習(xí)視頻，吳恩達是整個領(lǐng)域的巨頭之一，學(xué)術(shù)地位很高。同時，他出的視頻也對新手非常友好，入門的不二之選。
下載地址（提取碼：jack ）：
https://pan.baidu.com/s/1OglLhzB5gWHrK_pkAWF2Sg
教材：還是那句話，光看不練是不行的?！稒C器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)》，理論結(jié)合實戰(zhàn)，適合新手。
https://pan.baidu.com/s/1lEz8POdx9V5Xu-RVMlBttA《機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)》使用 Python2 實現(xiàn)，有些細節(jié)講的不夠細致，對此我進行了完善，使用 Python3 復(fù)現(xiàn)了一遍，并結(jié)合 sklearn 以及更多的好玩例子，進行講解。
全網(wǎng)閱讀量 500w+：
對應(yīng)的 Github 開源代碼 Star 3.3k+，fork 3.1k+。
https://cuijiahua.com/blog/ml/我也將這個系列打包成了本地 pdf，喜歡離線看，也可以直接下載。https://pan.baidu.com/s/11OI0NZ_Fv-ZJBpT8pmjlRw深度學(xué)習(xí)：
深度學(xué)習(xí)是現(xiàn)在的算法工程師繞不開的一個子領(lǐng)域，是機器學(xué)習(xí)的子集。
視頻：還是推薦吳恩達老師的深度學(xué)習(xí)視頻，也是對新手非常友好。
下載地址（提取碼：jack ）：
https://pan.baidu.com/s/1TShDS2_jioxMRhFv2253aQ教材：說實話，深度學(xué)習(xí)，我并沒有看過書，都是視頻+ Github 開源項目學(xué)習(xí)的，不過被譽為深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域圣經(jīng)的“花書”，可以備一本。
https://pan.baidu.com/s/1drDJUf9OqSfxoicsk8J2gg深度學(xué)習(xí)框架有很多，Tensorflow、Pytorch、Paddle、MXNet、Caffe等。
我在工作過程中，用的最多的是 Pytorch，其次是 Tensorflow。
新手上手，推薦先學(xué) Pytorch，可以直接看 Yunjey Choi 大佬的 Github 教程，簡單入門：
項目地址：
https://github.com/yunjey/pytorch-tutorial
Pytorch 深度學(xué)習(xí)框架學(xué)習(xí)，也可以看我寫的 Pytorch 深度學(xué)習(xí)實戰(zhàn)系列教程，有垃圾分類、圖像分割等結(jié)合實戰(zhàn)的小項目。
Github 開源代碼 Star 400+，fork 250+。
項目地址：
https://github.com/Jack-Cherish/Deep-Learning
我也將這個系列打包成了本地 pdf，喜歡離線看，也可以直接下載。
下載地址（提取碼：jack）：
https://pan.baidu.com/s/1PXkcKJa-ZJ0fWeqVduCoZA
4、實戰(zhàn)
實戰(zhàn)實戰(zhàn)，文章反復(fù)提到了這么多次，僅僅這些還是遠遠不夠的。
因為更多時候，你是跟著視頻 or 文章的思路去實戰(zhàn)，這缺少了獨立思考的過程。
學(xué)了這么多，你并沒有獨立完成過一個項目，數(shù)據(jù)怎么處理，怎么分析問題，用什么算法解決問題，也沒有獨立思考過。
算法工程師的崗位競爭也比較激烈的，為了在茫茫人海中脫穎而出，我們需要以團隊或個人的形式，獨立完成一些項目，只有這樣，你才能更具競爭力。
對于學(xué)生黨，做項目，最簡單直接的方法就是參加競賽。
推薦兩個參加競賽的地方，一個是國外的 Kaggle，另一個是國內(nèi)的阿里云天池。
兩個競賽的獎金也都很豐富，根據(jù)自己的喜好，參賽即可。
Kaggle：
https://www.kaggle.com/
阿里天池：
https://tianchi.aliyun.com/competition/gameList/activeList
既能打比賽，又能贏獎金，何樂而不為呢？
本文提到的資料，我都打包了，可以直接全部打包帶走。
https://pan.baidu.com/s/12tbVrUF056pY7aCyMpgl1wPS：有能力支持正版的，資料覺得不錯，可以去購買支持一波正版。這篇文章整理的也是我的學(xué)習(xí)路線。要說需要學(xué)多久，那就看個人的學(xué)習(xí)動力了。如果你想去一家不錯的公司，但是目前硬實力不過關(guān)，我覺得還是有必要去努力一下的，技術(shù)能力的高低決定你能走多遠，平臺的高低，決定你能飛多高。如果可以通過自己的努力，進入自己心儀的公司，一定不要松懈怠慢，職場成長和學(xué)習(xí)新技術(shù)一樣，不進則退。你往往會發(fā)現(xiàn)，身邊實力越強的人越努力，最高級的自律就是享受孤獨。創(chuàng)作不易，本期硬核，各位的三連就是 Jack Cui 創(chuàng)作的最大動力，我們下次見！推薦閱讀
