人工智能很火

所以網(wǎng)上各式各樣的資料特別多

動輒幾十GB，上百GB的云盤鏈接

但是能把一個教程完整看完的少之又少

堅持下去確實很難

最近在github看到一個很不錯的機器學習教程

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的初學者和想要溫故知新的老司機

英文不好的同學也不用擔心，因為已經(jīng)有國內(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

不但給重點內(nèi)容做了標注

還給公式中的難點加了解析

不但有知識點的講解

還有算法python實現(xiàn)的數(shù)據(jù)與代碼

不過最好還是一邊學基礎(chǔ)，一邊敲一遍代碼

會發(fā)現(xiàn)中間還是會出現(xiàn)很多問題

目前該教程已經(jīng)更新至Day 43

之后我也會不定期更新文章

重新解讀并實現(xiàn)每一個算法

大家趕緊一起學習吧