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## 学习路径规划
### 阶段一：夯实基础（4-6周）
**目标**: 掌握Python核心语法、数学基础与数据处理工具
**学习内容**:
1. **Python进阶**
- 重点学习面向对象编程、异常处理、文件操作
- 掌握数据科学库：`NumPy`（数组操作）、`Pandas`（数据分析）、`Matplotlib`/`Seaborn`（可视化）
- 推荐书籍:
- 《Python编程：从入门到实践》（Eric Matthes）
- 《利用Python进行数据分析》（Wes McKinney）
2. **数学基础**
- 线性代数（矩阵运算、向量空间）
- 概率与统计（贝叶斯定理、分布与假设检验）
- 微积分（梯度、导数与优化基础）
- 推荐资源:
- Khan Academy 数学课程（免费）
- 3Blue1Brown《线性代数的本质》系列视频（B站/YouTube）
3. **工具与实战**
- GitHub仓库推荐:
- [Python Data Science Handbook](https://github.com/jakevdp/PythonDataScienceHandbook)（Jupyter Notebook教程）
- [100天Python学习计划](https://github.com/jackfrued/Python-100-Days)
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### 阶段二：机器学习入门（8-10周）
**目标**: 理解经典机器学习算法与模型评估方法
**学习内容**:
1. **机器学习基础**
- 监督学习（线性回归、逻辑回归、决策树、SVM）
- 无监督学习（聚类、PCA降维）
- 模型评估（交叉验证、ROC曲线、混淆矩阵）
2. **推荐书籍**
- 《机器学习实战》（Peter Harrington）
- 《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow》（Aurélien Géron）
3. **课程与工具**
- Coursera [Machine Learning by Andrew Ng](https://www.coursera.org/learn/machine-learning)（必学）
- 实践库: `Scikit-learn`
4. **GitHub项目**
- [Machine-Learning-Tutorials](https://github.com/ujjwalkarn/Machine-Learning-Tutorials)（算法实现与案例）
- [ML-From-Scratch](https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch)（手写算法源码）
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### 阶段三：深度学习与框架（8-12周）
**目标**: 掌握神经网络与主流框架（TensorFlow/PyTorch）
**学习内容**:
1. **深度学习基础**
- 神经网络（前向传播、反向传播）
- CNN（图像处理）、RNN（序列数据）
- 迁移学习与预训练模型
2. **推荐书籍**
- 《深度学习入门：基于Python的理论与实现》（斋藤康毅）
- 《Deep Learning with PyTorch》（Eli Stevens等）
3. **框架学习**
- TensorFlow/Keras 或 PyTorch（二选一优先）
- 实践项目: 手写数字识别（MNIST）、图像分类（CIFAR-10）
4. **GitHub资源**
- [fastai](https://github.com/fastai/fastai)（高阶API快速上手）
- [PyTorch官方教程](https://github.com/pytorch/tutorials)
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### 阶段四：项目实战（4-6周）
**目标**: 独立完成端到端项目，部署模型
**推荐项目**:
1. Kaggle入门竞赛（如[Titanic Survival Prediction](https://www.kaggle.com/c/titanic))
2. 中文NLP任务（如[THUCNews文本分类](https://github.com/649453932/Chinese-Text-Classification-PyTorch))
3. 开源贡献: 参与GitHub AI项目（如[Hugging Face Transformers](https://github.com/huggingface/transformers))
**部署工具**:
- Flask/Django构建API
- 使用Docker容器化模型
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### 阶段五：持续提升（长期）
1. **研究方向**
- 计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）、强化学习（RL）
2. **高级书籍**
- 《深度学习》（Ian Goodfellow）
- 《统计学习方法》（李航）
3. **社区与资源**
- Papers With Code（跟踪最新论文）
- arXiv.org（预印本论文库）
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## 每日学习时间分配示例
| 时间段 | 内容 | 工具/资源 |
|--------|------|-----------|
| 前30分钟 | 数学基础复习 | 3Blue1Brown视频/Khan Academy |
| 中间60分钟 | 编码实践 | Jupyter Notebook/GitHub项目 |
| 后30分钟 | 阅读书籍/论文 | 《Hands-On ML》/技术博客 |
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## GitHub优质仓库推荐
1. [机器学习路线图](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners)（微软开源课程）
2. [Awesome Machine Learning](https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning)（资源大全）
3. [TensorFlow Models](https://github.com/tensorflow/models)（官方模型库）
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**注意事项**:
- 每周至少完成1个小型代码练习，每月1个完整项目
- 加入技术社群（如Reddit/r/MachineLearning、知乎AI话题）
- 定期复盘学习成果，调整计划