鄒博機器學習演算法最新版( 吳恩達前輩、唐宇迪老師、張志華老師多家對比，入門最優 ) --- 獻給想要入門、或者想要進階的朋友
慌慌張張,匆匆忙忙,生活本來就是這樣
很喜歡郝雲的《活著》這首歌，很生動的描述了現代年輕上班族的生活。
時光飛逝，從開始接觸機器學習 已經一年多了，現已成功從安卓移動端轉戰機器學習
現在也如願從事機器學習的工作，雖初出茅廬，卻也拿到了比較滿意的25+
想起當初…
我是先把大學教材《高等數學》、《線性代數》、《概率論》從頭到尾都看了一遍，然後又看了多家機構的機器學習教學視訊
可以說當初的迷茫、慌張、害怕、忐忑 ，心路歷程非常艱辛
因為感覺東西太多太多了 ，一會兒機器學習一會兒深度學習，一會兒這個導師的視訊，一會兒那個機構的教程，都不知道從哪學，要學哪些
現在回想起來，那些基本的數學知識 從頭到尾全部看一遍 其實沒那個必要， 只需要掌握必要的幾個基礎點就好了，高數必備的 求導、梯度下降、泰勒公式、洛必達法則這幾個常用的，線性代數相對重要些 ， 最好把大學教材過一遍(群資料裡面已經整理好了，加群即送)，概率和統計跟著老師的步調 哪裡不會部哪裡就好了， 最最重要的貝葉公式和全概率公式
關於機器學習的理論知識 ， 不必慌張，只需要從演算法開始 ，先把必要的幾個數學知識點搞明白， 再把主流演算法的理論、推導能搞個大致，再按照老師的專案實踐下，可以說就踏上了機器學習這趟車了，看不在多，適合最好。主流演算法就那幾個，基礎的線性迴歸、邏輯迴歸、決策樹、xgboost、SVM、神經網路、卷積神經網路這些，老師都會一個一個講解，弄透了 多敲敲 其他就是easy 的事情了 。
要問我學習路程，這個看個人了， 我覺得鄒老師的教程先搞一遍，先入門再說，其他的都是扯。
本人看了很多教學視訊，包括小象、唐宇迪老師、張志華老師(可能翻譯有問題)、吳恩達前輩、鄒博老師的，個人感覺鄒博老師的視訊最適合入門，深入淺出、通俗易懂，對於有基礎和沒基礎的同學，都能讓你輕易入門，但是得一邊看一遍敲，不能說我只看看就能找到工作，對不起，不可能。
現把鄒老師的教學視訊整理奉獻出來，包含視訊講解、程式碼、課件，同一份資料，大家有問題好溝通。其他的視訊想要的一起奉送、什麼大學教材、所需資料集、想要的有的全部奉送。