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2、Python學(xué)習(xí)路線(xiàn) 

主要包括Python的核心語(yǔ)法使用總結(jié)，以及基于Python常用的數(shù)據(jù)分析與處理包Numpy, Pandas 和 Matplotlib 的常用API使用和實(shí)戰(zhàn)總結(jié)。

1.  Python和Numpy入門(mén)

2.  Python|編寫(xiě)自己的類(lèi)

3.  Python|模塊，包，標(biāo)準(zhǔn)模板

4.  Python|高階函數(shù)
   

5.  Python|生成器

6.  Python|閉包
   

7.  Python|繼承，多態(tài)，鴨子類(lèi)型
   

8.  Python|獲取對(duì)象的類(lèi)型，方法，setattr()添加屬性

9. Python-GUI|Tkinter模塊
   

10.  Python-GUI|Tk類(lèi)，屬性文檔使用指南

11.  Python-GUI|Label顯示圖片，Pack布局控件

12.  Python-GUI|生成菜單，封裝自己的控件
    

13.  Python|Pyinstaller打包Python程序的過(guò)程詳解

14.  C++, Java, Python 中的淺復(fù)制

15.  問(wèn)答記錄貼 1 | 解析 NumPy 的廣播(broadcasting)機(jī)制

16.  記錄貼 2 | Python刪除List內(nèi)元素的坑和原因深度分析

17.  1分鐘讀懂：Python輕松監(jiān)控所有全局函數(shù)

18.  Python：lambda表達(dá)式的兩種應(yīng)用場(chǎng)景

19.  Python寫(xiě)入數(shù)據(jù)到MySQL

20. 透徹掌握深復(fù)制、淺復(fù)制

21. 一個(gè)Python游戲項(xiàng)目，助你玩樂(lè)中搞定Python

22. Pandas的快和慢，相差百倍！

23. Python遇見(jiàn)C++碰出的編譯火花

24. 3分鐘極簡(jiǎn)掌握matplotlib繪圖原理

25. 【填坑系列】Pycharm中這個(gè)坑“困擾”過(guò)多少人？殺手锏來(lái)了...

26. 【填坑系列】一招解決Pycharm里安裝包慢的問(wèn)題，助你飛快10倍

27. Python和Numpy入門(mén)

28. Numpy一維數(shù)組和矩陣

29. Numpy之linspace 和 logspace

30.  Numpy之RandomState() 和 axis

31.  Numpy|需要信手拈來(lái)的功能

32.  玩轉(zhuǎn)Pandas，讓數(shù)據(jù)處理更easy系列1

33.  玩轉(zhuǎn)Pandas，讓數(shù)據(jù)處理更easy系列2

34.  玩轉(zhuǎn)Pandas，讓數(shù)據(jù)處理更easy系列3

35. 玩轉(zhuǎn)Pandas，讓數(shù)據(jù)處理更easy系列4

36.  玩轉(zhuǎn)Pandas，讓數(shù)據(jù)處理更easy系列5

37. 玩轉(zhuǎn)Pandas，讓數(shù)據(jù)處理更easy系列6

38.  玩轉(zhuǎn)Pandas，讓數(shù)據(jù)處理更easy系列7

39. Python 69個(gè)內(nèi)置函數(shù)分類(lèi)總結(jié)

40. 15個(gè)Python數(shù)據(jù)分析函數(shù)

41. Python解惑之對(duì)象可變與不可變

42. 十分鐘讓你全面了解Python

43. Python編程這兩處陷阱，很容易忽視

44. 它在Python中很常見(jiàn)，但容易被忽視，用好了卻可少寫(xiě)很多行代碼

45. Python一個(gè)萬(wàn)萬(wàn)不能忽略的警告！

46. 一分鐘學(xué)會(huì)Python這個(gè)硬核操作

47. 微軟發(fā)布的 pyright 做什么？

48. 原生的 Python 和帶廣播的 Numpy

49. Python異常：unhashable type 是怎么回事？

50. Python數(shù)據(jù)分析必備學(xué)習(xí)路線(xiàn)與技術(shù)

51. 深入Python數(shù)據(jù)分析：寬表如何重構(gòu)為長(zhǎng)表

52. 深入Python數(shù)據(jù)分析：數(shù)據(jù)由長(zhǎng)格式變?yōu)閷捀袷?/a>

53. Python數(shù)據(jù)透視功能之 pivot_table()介紹

54. 數(shù)據(jù)分箱技術(shù)在Python中實(shí)現(xiàn)

55. 數(shù)據(jù)分箱技術(shù)之qcut

56. 聊聊 [ ] 操作符，最后引出一個(gè)看似.....

57. 3招降服Python數(shù)據(jù)中的None值

58. 4 個(gè)Python數(shù)據(jù)讀取的常見(jiàn)錯(cuò)誤

59. 趣學(xué)Python數(shù)據(jù)分析：軸和索引

60. Pandas 必備操作之 Index

61. 推薦Pandas一個(gè)很好的實(shí)戰(zhàn)Github庫(kù)

62. Python識(shí)別完美數(shù)

63. Python繪制玫瑰和佩奇

64. Python數(shù)據(jù)分析學(xué)習(xí)路線(xiàn)個(gè)人總結(jié)

65. Python讀取csv文件pdf版本下載

66. Python讀寫(xiě)csv文件專(zhuān)題教程(1)
    

67. Python讀寫(xiě)csv文件專(zhuān)題教程(2)

68. Python讀寫(xiě)csv文件專(zhuān)題教程(3)

69. Python函數(shù)式編程 入門(mén)必備

70. Python 時(shí)間專(zhuān)題

71. Python 閉包坑點(diǎn)
    

72. Python 閉包使用注意點(diǎn)

3、機(jī)器學(xué)習(xí)路線(xiàn) 

主要包括：入門(mén)機(jī)器學(xué)習(xí)必備的數(shù)學(xué)、線(xiàn)性代數(shù)、概論論等知識(shí)儲(chǔ)備；AI上路指引系列；線(xiàn)性回歸，邏輯回歸、決策樹(shù)、樸素貝葉斯、支持向量機(jī)、高斯混合聚類(lèi)的理論和手寫(xiě)代碼實(shí)現(xiàn)；北大才女機(jī)器學(xué)習(xí)筆記系列；數(shù)據(jù)挖掘；數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)分析等

1. 最常用的求導(dǎo)公式
   

2.  牛頓迭代求零點(diǎn)
   

3. 二分法迭代求零點(diǎn)

4.  矩陣特征值的求解例子

5.  概率，期望，方差，標(biāo)準(zhǔn)差，協(xié)方差和相關(guān)系數(shù)

6.  說(shuō)說(shuō)離散型隨機(jī)變量
   

7. 二項(xiàng)分布的例子解析
   

8. 高斯分布

9. 概率密度和高斯分布例子解析

10.  似然函數(shù)例子解析

11.  不得不知的概念1

12.  不得不知的概念2
    

13. 不得不知的概念3

14.  這是一條通往 AI 的路......

15.  AI 路上，第一步這么走下去...

16. AI路上，她會(huì)一路相伴......

17. 如何抉擇是否要做機(jī)器學(xué)習(xí)？如何入門(mén)機(jī)器學(xué)習(xí)？

18. 分別列舉人工智能4個(gè)主要領(lǐng)域中最牛叉的10位專(zhuān)家

19. 回歸分析簡(jiǎn)介
    

20. 最小二乘法：背后的假設(shè)和原理（前篇）
    

21. 最小二乘法原理（后）：梯度下降求權(quán)重參數(shù)
    

22. 線(xiàn)性回歸：算法兌現(xiàn)為python代碼
    

23. 線(xiàn)性回歸：OLS 無(wú)偏估計(jì)及相關(guān)性python分析
    

24. 線(xiàn)性回歸：談?wù)劧嘀毓簿€(xiàn)性問(wèn)題及相關(guān)算法

25. 機(jī)器學(xué)習(xí)：說(shuō)說(shuō)L1和L2正則化
    

26. 決策樹(shù)回歸：不調(diào)包源碼實(shí)現(xiàn)

27. 邏輯回歸| 原理解析及代碼實(shí)現(xiàn)
    

28. 邏輯回歸| 算法兌現(xiàn)為python代碼

29. 決策樹(shù)
    

30. 對(duì)決策樹(shù)剪枝
    

31. sklearn分類(lèi)和回歸
    

32. 提煉出分類(lèi)器算法

33.  貝葉斯分類(lèi)
    

34. 樸素貝葉斯分類(lèi)器：例子解釋
    

35. 樸素貝葉斯分類(lèi)：拉普拉斯修正
    

36. 單詞拼寫(xiě)糾正器python實(shí)現(xiàn)
    

37. 半樸素貝葉斯分類(lèi)器

38.  支持向量機(jī)參數(shù)求解
    

39. 支持向量機(jī)之軟間隔和核函數(shù)

40.  3分鐘理解 支持向量機(jī)中最出神的第一筆

41. 期望最大算法：實(shí)例解析
    

42. 高斯混合模型：聚類(lèi)原理分析
    

43.  高斯混合模型：聚類(lèi)求解
    

44. 高斯混合模型：求解完整代碼
    

45. 高斯混合模型：不調(diào)包多維數(shù)據(jù)聚類(lèi)分析

46. K-Means算法

47. 聚類(lèi)算法之DBSCAN

48. Adaboost算法
    

49. 提升樹(shù)算法思想

50. XGBoost思想
    

51. XGBoost模型構(gòu)造
    

52. XGBoost 安裝及實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用   

53. 機(jī)器學(xué)習(xí)是萬(wàn)能的嗎？AI落地有哪些先決條件？

54. 機(jī)器學(xué)習(xí)常用聚類(lèi)算法大盤(pán)點(diǎn)，包括：原理、使用細(xì)節(jié)、注意事項(xiàng)

55. 這樣一步一步推導(dǎo)支持向量機(jī)，誰(shuí)還看不懂？

56. 純享福利：5步公式推導(dǎo)隱馬前向概率算法

57. 拿機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)算法體會(huì)：文字描述的具體和公式符號(hào)的抽象

58. 北大才女總結(jié)：機(jī)器學(xué)習(xí)的概念、歷史和未來(lái)
    

59.  北大才女筆記：這樣學(xué)習(xí)線(xiàn)性回歸和梯度下降(上篇)

60.  北大陳浩然筆記：特征縮放和泛化能力(亮點(diǎn))

61.  logistics判別與線(xiàn)性模型中的4個(gè)問(wèn)題

62. 機(jī)器學(xué)習(xí)中的異常檢測(cè)入門(mén)

63. 2000字帶有詳細(xì)公式地總結(jié)：樸素和半樸素貝葉斯

64. 機(jī)器學(xué)習(xí)常見(jiàn)的聚類(lèi)算法(上篇)

65. 2000字總結(jié)3種項(xiàng)目和面試中常用的集成學(xué)習(xí)算法

66. 3000字詳細(xì)總結(jié)機(jī)器學(xué)習(xí)中如何對(duì)模型進(jìn)行選擇、評(píng)估、優(yōu)化

67. 2000字詳解：極大似然估計(jì), 最大后驗(yàn)概率估計(jì)

68. 全面總結(jié)機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目和面試中幾乎繞不開(kāi)的決策樹(shù)

69. 鐵粉巨獻(xiàn)：我是如何從coding菜鳥(niǎo)，走向科大訊飛AI工程師的
    

70.  了解這5種常用的概率分布，能讓你跳過(guò)不少坑

71. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)精煉入門(mén)總結(jié)：出現(xiàn)緣由，多層感知機(jī)模型，前向傳播，反向傳播，避免局部最小

72. 深入淺出實(shí)戰(zhàn)：說(shuō)話(huà)人識(shí)別

73. 數(shù)據(jù)降維之PCA
    

74. PCA原理推導(dǎo)

75.  PCA之特征值分解法例子解析
    

76. PCA之奇異值分解（SVD）介紹
    

77. 特征值分解和奇異值分解的實(shí)戰(zhàn)分析
    

78.  TF-IDF 提取文本特征詞

79. 關(guān)聯(lián)規(guī)則Apriori算法

80.  PageRank算法原理

81. 海量數(shù)據(jù)求top K 之最小堆實(shí)現(xiàn)

82. 快速排序思想求topk

83. 泰坦尼克號(hào)船員獲救預(yù)測(cè)（數(shù)據(jù)預(yù)處理部分）

84. 泰坦尼克號(hào)船員獲救預(yù)測(cè)（算法求解）
    

85. 泰坦尼克號(hào)船員獲救預(yù)測(cè)（XGBoost提交結(jié)果）
    

86.  kaggle數(shù)據(jù)挖掘和求解的基本步驟

87. 梯度提升樹(shù)，分手快樂(lè)

88. 發(fā)布：19 頁(yè) GBDT 完整算法教程.pdf

4、深度學(xué)習(xí)路線(xiàn) 

主要包括深度學(xué)習(xí)理論的通俗易懂入門(mén)文章，反向傳播算法通俗講解，手寫(xiě)字深度學(xué)習(xí)模型求解源碼；CNN、RNN網(wǎng)絡(luò)的通俗總結(jié)；TensorFlow斯坦福大學(xué)課程入門(mén)筆記、隱馬爾科夫與自然語(yǔ)言處理相關(guān)。

1.  為什么要有深度學(xué)習(xí)？系統(tǒng)學(xué)習(xí)清單

2. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型簡(jiǎn)介和梯度下降求解

3. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型實(shí)現(xiàn)手寫(xiě)字分類(lèi)求解思路

4. 反向傳播算法（BP）原理推導(dǎo)及代碼實(shí)現(xiàn)

5. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型求解思路總結(jié)

6. 對(duì)隱含層的感性認(rèn)識(shí)

7. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)介紹(前篇)

8. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)介紹(后篇)

9.  理解LSTM網(wǎng)絡(luò)(前篇)

10. 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之LSTM(后篇)

11. 足夠驚艷：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以逼近任意函數(shù)嗎？

12. 達(dá)到人類(lèi)級(jí)別的AI：深度學(xué)習(xí)面臨的挑戰(zhàn)

13. 深度學(xué)習(xí)中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重為什么要被 '隨機(jī)' 初始化？
    

14. 完整教程：使用caffe測(cè)試mnist數(shù)據(jù)集

15. TensorFlow筆記|為什么會(huì)有它？

16. TensorFlow筆記|Get Started

17. Tensorflow筆記|tensorflow做線(xiàn)性回

18. Tensor, 與Numpy比較，Constant

19. 通過(guò)Variable及assign()感悟一點(diǎn)設(shè)計(jì)之道

20. Session和InteractiveSession

21. TensorFlow 指標(biāo)列，嵌入列

22.  TensorFlow 是如何解讀深度學(xué)習(xí)中的“嵌入”

23. 深入理解 TensorFlow ：怎樣的 AI 程序才是具備產(chǎn)品級(jí)的

24. Python神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)| 一篇很棒的實(shí)戰(zhàn)筆記，附源碼

25. Python神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)| 一篇很棒的 手寫(xiě)字識(shí)別 實(shí)戰(zhàn)

26.  自然語(yǔ)言處理|語(yǔ)言模型介紹

27. 自然語(yǔ)言處理之詞To詞向量

28. 一文了解自然語(yǔ)言處理的每個(gè)范疇用到的核心技術(shù)，難點(diǎn)和熱點(diǎn)(1)

29. NLP入門(mén)：CNN,RNN應(yīng)用文本分類(lèi)，個(gè)性化搜索，蘋(píng)果和喬布斯關(guān)系抽取(2)

30. 下一代信息服務(wù)新風(fēng)口：以自然語(yǔ)言為基本輸入方式的問(wèn)答系統(tǒng)綜述(兩篇論文)

31. 一文梳理NLP之機(jī)器翻譯和自動(dòng)摘要的發(fā)展現(xiàn)狀

32. 1個(gè)例子解釋 隱馬爾科夫模型(HMM) 的 5 個(gè)基本要素

33. 這是 隱馬爾科夫模型(HMM) 的 2 個(gè)基本假設(shè)

34.  這個(gè)例子，妙！

35. 例子 3 個(gè)語(yǔ)言分析的基本任務(wù)

36. 實(shí)例解讀 3 個(gè)NLP的基本任務(wù)

37. 高性能，依存句法解析器，基于三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

38.  斯坦福大學(xué)NLP課程筆記系列1：深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于NLP介紹

39. TensorFlow 實(shí)戰(zhàn) 3層網(wǎng)絡(luò)求解嵌入詞向量，附代碼詳解

40. 一文了解Word2vec之Skip-Gram訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的3種技術(shù)

41. TensorFlow 實(shí)戰(zhàn) 3層網(wǎng)絡(luò)求解嵌入詞向量，附代碼詳解

42.  你每天都在用：RNN和語(yǔ)言模型

43. 從 n-gram 到 RNN 做的那些優(yōu)化改進(jìn)

44. 3 張PPT理解如何訓(xùn)練 RNN

45. 它的梯度去哪兒了？

46. 入門(mén)解讀 seq2seq 和注意力模型

47. 斯坦福大學(xué)的cs224課程18個(gè)完整PPT整理

48. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法工程師面試題 推送匯總

49. 百折不撓，終于裝好「TensorFlow」

50. 重磅！邱錫鵬《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)》電子書(shū)發(fā)布

51. 實(shí)戰(zhàn)機(jī)器學(xué)習(xí).pdf 下載 ApacheCN 團(tuán)隊(duì)貢獻(xiàn)

5、經(jīng)典資料&面試題 

主要包括老鐵面試全程記錄；BAT經(jīng)典面試題；機(jī)器學(xué)習(xí)吳恩達(dá)視頻，開(kāi)源書(shū)籍推薦。

1. 鐵粉巨獻(xiàn)：我是如何從coding菜鳥(niǎo)，走向科大訊飛AI工程師的

2. 鐵粉巨獻(xiàn)：某獨(dú)角獸公司數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位 2000字面試總結(jié)

3. 新浪 機(jī)器學(xué)習(xí)算法崗 面試實(shí)錄

4. 面試被問(wèn)到動(dòng)態(tài)內(nèi)存分配時(shí)需要注意哪些坑，該怎么回答？

5. 算法優(yōu)化|說(shuō)說(shuō)哨兵(sentinel value)

6. 其他|二維指針，數(shù)組指針，指針數(shù)組

7. 其他|c++幾個(gè)容易混淆的點(diǎn)

8. 一份算法面試機(jī)經(jīng)

9. 通過(guò)簡(jiǎn)單的 “刷題” 就能搞定算法筆試題嗎？

10. 一位面試過(guò)近千人的技術(shù)官的肺腑之言，句句戳中要害，字字透著真情

11. SQL|語(yǔ)句執(zhí)行邏輯

12. MySQL|索引背后

13.  MySQL|索引應(yīng)用

14. 設(shè)計(jì)模式|結(jié)構(gòu)圖匯總

15. 進(jìn)程和線(xiàn)程模型

16.  Ubuntu|GDB調(diào)試常用命令

17. Git 常用命令總結(jié)

18. Git 分支的原理和應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)，看這篇就夠了！

19. 文章關(guān)聯(lián)的代碼整理

20.  算法優(yōu)化|說(shuō)說(shuō)哨兵(sentinel value)

21. BAT面試題24：什么是卷積？

22. BAT面試題18~23：6道選擇題

23. BAT面試題17：簡(jiǎn)單說(shuō)下sigmoid激活函數(shù)

24. BAT面試題16：線(xiàn)性分類(lèi)器與非線(xiàn)性分類(lèi)器的區(qū)別以及優(yōu)劣

25. BAT面試題15：梯度消失與梯度膨脹，以及6種解決措施

26. BAT面試14: 談?wù)?docker 在深度學(xué)習(xí)任務(wù)中的應(yīng)用

27. BAT面試題13：請(qǐng)簡(jiǎn)要說(shuō)說(shuō)一個(gè)完整機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目的流程

28. BAT面試題12：機(jī)器學(xué)習(xí)為何要經(jīng)常對(duì)數(shù)據(jù)做歸一化？

29. BAT面試題11：為什么樸素貝葉斯如此“樸素”？

30. BAT面試題10：說(shuō)一下Adaboost及權(quán)值更新公式

31. BAT面試題9：談?wù)勁袆e式模型和生成式模型？

32. BAT面試題7和8：xgboost為什么用泰勒展開(kāi)？是有放回選特征嗎？

33. BAT面試題6：LR和SVM的聯(lián)系與區(qū)別

34. BAT面試題5：關(guān)于LR

35. BAT面試題4：簡(jiǎn)單聊聊特征工程

36. BAT面試題3：請(qǐng)問(wèn)GBDT和XGBoost的區(qū)別是什么？

37. BAT面試題2：請(qǐng)簡(jiǎn)要介紹下Tensorflow的計(jì)算圖

38. BAT面試題1：請(qǐng)簡(jiǎn)要介紹下SVM

39. 面經(jīng)：整理匯總

40. 面經(jīng)：L1和L2正則

41. 機(jī)器學(xué)習(xí)面試中最?？嫉臉?shù)模型(附答案)

42. 小米、搜狗、TW等機(jī)器學(xué)習(xí)算法工程師面試總結(jié)

43. 回饋?zhàn)x者：吳恩達(dá)機(jī)器學(xué)習(xí)完整系列視頻教程

44. 斯坦福大學(xué)的cs224課程18個(gè)完整PPT整理

45. 3本短篇工具書(shū)：線(xiàn)代，概率論，凸優(yōu)化

46. 深度學(xué)習(xí)|大師之作，必是精品

47. 機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)干貨分享

48. 機(jī)器學(xué)習(xí)文章中用到的源碼下載

49. 《TensorFlow函數(shù)集》彩圖

50. Kaggle最受歡迎的10個(gè)競(jìng)賽數(shù)據(jù)集下載

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