Python的深度学习
给大家整理了一份清晰的深度学习入门学习路径，核心流程如下：Python入门（有编程基础可直接跳过）→学习李沐《动手学深度学习》前两章的机器学习预备知识→学习李宏毅机器学习课程入门基础概念，不过这套课的作业难度和讲课差距较大，不太适合，要多加注意→B站小土堆PyTorch入门教程→完整学习李沐的《动手学深度学习》。具体分步来看：先打数学基础，掌握线性代数、微积分、概率论与统计知识，帮你理解算法原理，直接参考李沐教材第二章即可。再学机器学习核心概念，掌握监督/无监督学习、回归分类聚类等基础方法，这是深度学习的基础，看李宏毅的课程就合适。Python可以和机器学习同步学习，零基础推存B站小甲鱼，Python生态完整，拥有大量完整深度学习框架，李沐的课程代码标注详细，覆盖多种框架实现，这点远超很多同类课程。打好基础后深入学习深度学习核心技术，一定要跟着李沐动手敲代码，既能巩固概念也能练习编程，遇到不会的Python函数可以查菜鸟教程，李沐课程内容丰富，细分领域内容可以结合自己的严究方向选学。环境配置和PyTorch入门推存小土堆，讲解细致风趣，非常适合。入门后就可以结合严究方向读文章，学习前沿技术了。 ed33
深度学习代码 机器学习 Python入门学习 机器学习入门 研究生 学习 机器学习数据挖掘 硕士