机器学习数学路线图 ---- 线性代数、微积分和概率论完全指南 |blog | #机器学习 #路线图

“理解机器学习算法背后的数学原理是一种超能力。

如果你曾经解决过实际问题，你可能已经体验过，了解细节在推动性能超越基准时有多么重要。尤其是当你想突破最前沿的技术时，这一点尤为重要。

然而，大部分这些知识都隐藏在复杂的数学公式背后。理解像随机梯度下降这样的算法方法可能看起来很困难，因为它们建立在多元微积分和概率论的基础上。

不过，掌握了基础知识之后，大多数概念会变得相对自然。如果你是初学者，并且没有接受过高等数学的正式教育，自己规划学习路线可能会很困难。在这篇文章中，我的目标是为你提供一条从零开始到深入理解神经网络运作原理的学习路线。

为了保持简单，我们的目标不是覆盖所有内容，而是专注于确定学习方向。这样一来，如果需要，你可以轻松学习其他相关话题。

我建议不要一口气读完这篇文章，而是把它作为你学习过程中的参考点。深入研究文中介绍的概念，然后回过头来查看学习路线，继续前进。我坚信这是最好的学习方式：我会为你指明道路，但你必须亲自走下去。

机器学习建立在三个支柱之上：线性代数、微积分和概率论。

以下是为你量身定制的完整学习路线图。”
机器学习 路线图
关于学习数据科学的新版路线图，包括深入学习Python编程语言，统计学，数据库，机器学习，深度学习，自然语言处理以及MLOPS(机器学习运维)，提供了广泛的学习资源和实际项目实践，是学习数据科学的理想指南。

Perfect Roadmap To Learn Data Science In 2024 | #数据科学 #路线图
数据科学 路线图
这个库可以让你在选择技术关键词后生成一个对应的路线图，从易到难，并且配有要学习对应知识点的文档，整个内容是社区驱动的，会不断更新。同时技术点也很多，几乎涵盖了前端后端等大部分的内容。

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Python开发者路线图

Senior-Dev-Roadmap | #Python #路线图
Python 路线图
方糖全栈路线图聚焦于「如何将一个想法做成产品，将其商业化并获得收益」这一问题，并从大量的学习内容中进行精选，尝试让读者在短时间内补全包括商业模式、设计、开发、运营、增长在内的「最小可行技能栈」，帮助读者完成「从螺丝钉到一人企业」的蜕变。

在经济下行的周期中，无论是更多选择的职业发展，还是更安全的副业主业双线收入都是极为重要的。这也正是路线图期望带来的价值。

由于本路线图相当庞杂，短时间内很难消化。因此，作者尝试提供一项服务 —— 将各大技能块拆分为了单个知识点，精选相关的学习资料并进行每日推送。

高清PDF - 源文件(Draw.io) | 项目地址 | #路线图
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编程冰山是个完整的路线图，让你了解那些你应该了解的喜爱的、讨厌的、历史的和奇怪的编程语言。它从容易学习的编码工具开始，然后进入最困难的低级和深奥的语言。

包括C, C++, C#, F#, HolyC, C--, Java, JavaScript, Python, Rust, Fortran, Lisp, V, Nim, Zig, APL, Ada, COBOL, Haskell, Scala, Clojure, Kotlin, Swift, Lua, PHP, Elixir, Erlang, Chef, Malbolge, lolcode, emojicode, ASM等等!

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DevOps 2022 技术路线图，带你快速了解最新的 DevOps 技术栈。

里面包含了 Git、常用编程语言、Linux、网络安全、容器、IaC、CI/CD 等各种 DevOps 相关的学习资料。

DevOps Roadmap 2022 | #路线图
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《数据科学路线图》，作者整理了一些开放性学习教程，并按照初中高级制定了不同学习路线。

里面主要包含统计与概率、Python 基础及工具应用、数据清理与可视化、机器学习与爬虫、深度学习与模型等内容。

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每一种开发技能都有自己的技术路线图，Flutter也不例外。这个repo是作者自己规划的一份Flutter开发的路线图，可以参考一下。

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路线图大列表，主要是关于软件开发的，包括AI/机器学习/数据科学主题

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ReallyConfused：技术 #路线图 大本营
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安卓开发者 #路线图 2022 github地址
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