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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