机器学习100天学习课

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无论是科研领域，还是现实生活中的应用，机器学习（Machine Learning，ML）都背负着着重要的使命。如果您想要拥有深入了解和掌握AI的核心技术，那么这个100天的学习计划就是你所期待的。

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无论何时何地，机器学习（Machine Learning，ML）都在为我们带来着意想不到的助力。作为当下人工智能技术的核心之一，机器学习在无人车、智能客服、金融，以及每个人的日常生活中无所不在。机器学习的未来发展将越来越广阔，拥有一定的机器学习基础知识，对未来的发展必定会有好处。

但对于许多初学者来说，机器学习的学习曲线过于陡峭，最初可能会感到overwhelmed（压力过大）。-learning-from-scratch-may首先是必要的。通过学习和实践经验，100天的计划，可以帮助您轻松掌握机器学习的基础知识和技能。

第1-10天：

第一天，我们首先要为自己量身定做一个机器学习计划，进入机器学习的世界。了解基本术语和机器学习概念，明确学习目标和方法。当我们理解什么是监督学习、无监督学习、强化学习、训练集、模型等关键词后，我们便迈出了机器学习的第一步。

接下来的八个星期，我们会逐渐添加对机器学习基础关键技术的了解，包括数据预处理、线性回归、逻辑回归、k-最近邻、决策树、聚类、深度学习等。

第11-40天：

接下来的4周是机器学习征程的重要阶段。我们将进一步探讨有关机器学习的应用领域和著名的数据集。深入探讨时间序列，自然语言处理、计算机视觉等领域，为后面的工作打下坚实的基础。

40天之后，您将曾经有完整的机器学习基础，并且能够遵循步骤执行一些涉及标准数据集和问题的机器学习问题。

第41-70天：

在机器人ML的下一个任务中，我们将继续探讨有关深度学习和人工智能的技术。学习并构建神经网络架构，理解各种激活函数和优化算法，以此来使模型的精度进一步提高。

在学习的过程中，我们也对计算机视觉和计算机模拟深度学习技术的应用领域、过去的探索和未来的可能性，做了深入讨论。了解一些深度神经网络的历史、现状、以及未来的发展趋势。

第71-100天：

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在最后30天的学习中，我们将学习关于机器学习的高级技能和专业应用。我们将了解方法和策略，如如自动生成（GANs）、强化学习、无监督学习等。您还将掌握并实践如何解决一些实际的机器学习问题，如识别图像、自然语言处理、垃圾邮件过滤等任的研究问题。

更多学习还可以阅读参考书籍和课程资源，如《数学之美》、《神经网络与深度学习》、《CS229: Machine Learning》等等。

100天机器学习的计划，旨在让您了解、体验机器学习的基础和进一步的概念，同时，更重要的是让您掌握运用机器学习来解决实际问题的方法和技能。机器学习100天，足以让你轻松掌握AI的核心技术，进而在工作和生活中获得更多的机会和自信！

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