不知不覺，紅色石頭在公眾號已經(jīng)發(fā)布了 100+ 的原創(chuàng)文章了。內(nèi)容涉及林軒田機器學習課程筆記、吳恩達 deeplearning.ai 課程筆記、機器學習、深度學習、筆試面試題、資源教程等等。值得一提的是每篇文章都是我用心整理的，紅色石頭一貫堅持使用通俗形象的語言給我的讀者朋友們講解機器學習、深度學習的各個知識點。旨在給大家一份比較完備的學習路線和提升技巧。

今天，紅色石頭特此將以前所有的原創(chuàng)文章整理出來，組成一個比較合理、完整的機器學習、深度學習的學習路線圖，希望能夠幫助到大家。

林軒田機器學習基石筆記

【1】The Learning Problem

【2】Learning to Answer Yes/No

【3】Types of Learning

【4】Feasibility of Learning

【5】Training versus Testing

【6】Theory of Generalization

【7】The VC Dimension

【8】Noise and Error

【9】Linear Regression

【10】Logistic Regression

【11】Linear Models for Classification

【12】Nonlinear Transformation

【13】Hazard of Overfitting

【14】Regularization

【15】Validation

【16】Three Learning Principles

資源！關于機器學習基石所有的教學視頻、PPT課件、PDF筆記、書籍紅色石頭已經(jīng)整理好了，直接在云盤獲取。鏈接如下：

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提取碼：d3p1?

林軒田機器學習技法筆記

【1】Linear Support Vector Machine

【2】Dual Support Vector Machine

【3】Kernel Support Vector Machine

【4】Soft-Margin Support Vector Machine

【5】Kernel Logistic Regression

【6】Support Vector Regression

【7】Blending and Bagging

【8】Adaptive Boosting

【9】Decision Tree

【10】Random Forest

【11】Gradient Boosted Decision Tree

【12】Neural Network

【13】Deep Learning

【14】Radial Basis Function Network

【15】Matrix Factorization

【16】Finale

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吳恩達深度學習專項課程筆記

神經(jīng)網(wǎng)絡與深度學習：

【1】深度學習概述

【2】神經(jīng)網(wǎng)絡基礎之邏輯回歸

【3】

【4】

【5】

優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡：

【1】深度學習的實用層面

【2】優(yōu)化算法

【3】超參數(shù)調(diào)試、Batch正則化和編程框架

構(gòu)建機器學習項目：

【1】機器學習策略（上）

【2】機器學習策略（下）

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡CNN：

【1】卷積神經(jīng)網(wǎng)絡基礎

【2】深度卷積模型：案例研究

【3】目標檢測

【4】人臉識別與神經(jīng)風格遷移

序列模型RNN：

【1】

【2】

【3】

機器學習各個擊破

【1】機器學習中的維度災難

【2】簡單的梯度下降算法，你真的懂了嗎？

【3】一看就懂的感知機算法PLA

【4】優(yōu)化線性感知機算法：Pocket PLA

【5】距離產(chǎn)生美？k近鄰算法python實現(xiàn)

【6】基于線性SVM的CIFAR-10圖像集分類

【7】通俗易懂！白話樸素貝葉斯

【8】劃重點！十分鐘掌握牛頓法凸優(yōu)化

【9】簡單的交叉熵損失函數(shù)，你真的懂了嗎？

【10】7 種回歸方法！請務必掌握！

【11】機器學習中 L1 和 L2 正則化的直觀解釋

【12】劃重點！通俗解釋協(xié)方差與相關系數(shù)

【13】如何讓奇異值分解(SVD)變得不“奇異”？

【14】一份機器學習的自白書

【15】機器學習大牛如何選擇回歸損失函數(shù)？

【16】機器學習必備的分類損失函數(shù)速查手冊

【17】【吐血整理】一份完備的集成學習手冊！

深度學習各個擊破

【1】三分鐘帶你對 Softmax 劃重點

【2】白話生成對抗網(wǎng)絡 GAN！【附源碼】

【3】6 種激活函數(shù)核心知識點，請務必掌握！

筆試題精選

機器學習技法：

【1】機器學習筆試題精選

【2】機器學習筆試題精選

【3】機器學習筆試題精選

【4】機器學習筆試精選題精選（四）

【5】機器學習筆試題精選

【6】機器學習筆試題精選

【7】機器學習筆試題精選

【8】長文！機器學習筆試精選 100 題

資源、工具、教程

【1】Jupyter notebook入門教程（上）

【2】Jupyter notebook入門教程（下）

【3】重磅！吳恩達深度學習又開新課啦！

【4】我的機器學習入門路線圖

【5】我的深度學習入門路線

【6】撒花！吳恩達《Machine Learning Yearning》完結(jié)！

【7】2018 NLP圣經(jīng)《自然語言處理綜述》最新手稿已經(jīng)發(fā)布！

【8】Git 簡潔教程：本地項目如何與 GitHub 互連？

【9】撒花！吳恩達《Machine Learning Yearning》中文版新鮮出爐！

可能有的讀者會問，怎么最近紅色石頭的原創(chuàng)文章少了？這里呢，給大家抱個歉。因為最近一段時間自己的學業(yè)工作比較占用時間，還有開辦的《機器學習實戰(zhàn)訓練營》、GitChat 課程等很多事情要同步處理。畢竟時間精力有限啊~但是，我會一直精心挑選一些 AI 人工智能領域比較好的資源、教程和知識發(fā)布給大家。其實，原創(chuàng)是號主創(chuàng)作質(zhì)量和個人能力的體現(xiàn)，而好的文章也更值得轉(zhuǎn)載分享給大家，只要是能幫助到我的讀者們學到知識即可。同時，紅色石頭保證以后會輸出更多原創(chuàng)文章的。

另外，紅色石頭已經(jīng)開設了知識星球。在這里我不僅會記錄機器學習、深度學習的相關教程和知識點，也會分享關于考研、工作的一些經(jīng)驗。 在這里，你可以提問機器學習、深度學習的相關知識點；也可以提問考研、工作的困惑；也可以提問生活中的難題?？傊?#xff0c;這里都是紅色石頭的朋友們，一個人的學習是孤獨的，一群人的力量是強大的。讓我們在這個圈子里快樂積極地共同進步！

想要加入紅色石頭的小密圈，就掃描下面圖片中的二維碼吧！

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的干货 | 公众号历史文章精选（附资源）的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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