不得不说，github真的是好东西，每天刷都能发现非常不错的资源，star到停不下来。今天这篇文章就分享一个之前刷到的高赞『机器学习路线图』，可以说非常全面。来看看都有哪些内容吧，需要完整版的文末自取。
enjoy~
机器学习流程
刚接触机器学习的同学可能会认为就是一个『data in，result out』的黑盒，但是深入了解之后会发现每一步骤都是门道。
数据预处理
数据的重要性就不用多说了，可不要『garbage in， garbage out』。
数学基础
机器学习是建立在数学基础之上的。
概念
模型
尾巴
路线图确实非常有帮助，入门的小白可以跟着有方向性系统性地学习；而对领相对比较熟悉的同学也可以瞄一眼查漏补缺。另外再顺便推荐一个整理不错的『机器学习路线图』（https://github.com/mrdbourke/machine-learning-roadmap）
开篇说的资料下载老规矩直接在公众号后台回复：『ML666』即可。
另外，我们新建了机器学习主题相关交流群，欢迎加入一起学习！
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