机器学习路径规划

从知乎上听说了林轩田老师机器学习的课程，又偶然从百度云上获得了他讲课的视频，看了一节课程介绍后，大体规划了下machine learning的学习路径

视频

• 台大林轩田《机器学习基石》

• 台大林轩田《机器学习技法》

• 小象学院机器学习2017年4月份课程

• Andrew NG Machine Learning

书

• 李航《统计学习方法》

• 范明《数据挖掘导论》

• 周志华《机器学习》

视频与书同步进行，林轩田老师的课程注重理论基础和技能提升，《基石》课程更多公式推导，将一些算法讲得比较深入，小象学院的课程用Python进行机器学习实践，先打下基础后期再进行Python实战。

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时间安排

现在是9月底，马上国庆8天假期。由于现在在实习，晚上时间有限，看视频想要放在大段的时间来看，就是每周的周五六日三天时间，每天晚上的时间用来看一下书。
打算实习到2月初，之后找一份数据挖掘方面的实习。在此之前，有四个月的时间来学习。

• 10月、11月有毕业开题，也要开始论文选题。

• 10月份 10.9-10.31 9天空 《机器学习基石》 + 《数据挖掘导论》

• 11月份 12天空 《机器学习技法》 + 0.5 周志华《机器学习》

• 12月份 15天空 小象学院课程 + 周志华《机器学习》

• 1月份 12天空 Andrew NG ML课程，回顾ML

• 2月份 过年时间难以控制，找些练习吧