摘要：貢獻者飛龍版本最近總是有人問我，把這些資料看完一遍要用多長時間，如果你一本書一本書看的話，的確要用很長時間。為了方便大家，我就把每本書的章節(jié)拆開，再按照知識點合并，手動整理了這個知識樹。

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貢獻者：飛龍
版本：v1.0

最近總是有人問我，把 ApacheCN 這些資料看完一遍要用多長時間，如果你一本書一本書看的話，的確要用很長時間。但我覺得這是非常麻煩的，因為每本書的內(nèi)容大部分是重復(fù)的，有些不重復(fù)的內(nèi)容你也不好找。為了方便大家，我就把每本書的章節(jié)拆開，再按照知識點合并，手動整理了這個知識樹。大家可以按照知識點依次學(xué)習(xí)，如果理解了一個知識點，就沒必要看其余文章，直接跳到下一個就行了。

AILearning 第1章_基礎(chǔ)知識

CS229 中文筆記 一、引言

CS229 中文筆記 三、線性代數(shù)回顧

機器學(xué)習(xí)基石 1 -- The Learning Problem

機器學(xué)習(xí)基石 2 -- Learning to Answer Yes/No

機器學(xué)習(xí)基石 3 -- Types of Learning

機器學(xué)習(xí)基石 4 -- Feasibility of Learning

機器學(xué)習(xí)基石 6 -- Theory of Generalization

機器學(xué)習(xí)基石 7 -- The VC Dimension

機器學(xué)習(xí)基石 8 -- Noise and Error

機器學(xué)習(xí)基石 16 -- Three Learning Principles

寫給人類的機器學(xué)習(xí) 一、為什么機器學(xué)習(xí)重要

SciPyCon 2018 sklearn 教程 一、Python 機器學(xué)習(xí)簡介

SciPyCon 2018 sklearn 教程 二、Python 中的科學(xué)計算工具

SciPyCon 2018 sklearn 教程 九、sklearn 估計器接口回顧

SciPyCon 2018 sklearn 教程 十五、估計器流水線

數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能技術(shù)筆記 一、向量、矩陣和數(shù)組

Sklearn 學(xué)習(xí)指南 第一章：機器學(xué)習(xí) - 溫和的介紹

AILearning 第5章_邏輯回歸

AILearning 第8章_回歸

CS229 中文筆記 二、單變量線性回歸

CS229 中文筆記 四、多變量線性回歸

CS229 中文筆記 六、邏輯回歸

DLAI 深度學(xué)習(xí)筆記 第一門課 第二周：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的編程基礎(chǔ)

機器學(xué)習(xí)基石 9 -- Linear Regression

機器學(xué)習(xí)基石 10 -- Logistic Regression

機器學(xué)習(xí)基石 11 -- Linear Models for Classification

機器學(xué)習(xí)基石 12 -- Nonlinear Transformation

機器學(xué)習(xí)技法 5 -- Kernel Logistic Regression

Scikit-learn 秘籍 第二章 處理線性模型

Scikit-learn 秘籍 第四章 使用 scikit-learn 對數(shù)據(jù)分類

PythonProgramming.net 系列教程 第一部分 回歸

寫給人類的機器學(xué)習(xí) 2.1 監(jiān)督學(xué)習(xí)

寫給人類的機器學(xué)習(xí) 2.2 監(jiān)督學(xué)習(xí) II

Python 數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)崙?zhàn) 第5章　挖掘建模

Python 數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)崙?zhàn) 第13章　財政收入影響因素分析及預(yù)測模型

與 TensorFlow 的初次接觸 2. TensorFlow 中的線性回歸

SciPyCon 2018 sklearn 教程 五、監(jiān)督學(xué)習(xí)第一部分：分類

SciPyCon 2018 sklearn 教程 六、監(jiān)督學(xué)習(xí)第二部分：回歸分析

SciPyCon 2018 sklearn 教程 十七、深入：線性模型

數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能技術(shù)筆記 十一、線性回歸

數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能技術(shù)筆記 十二、邏輯回歸

Sklearn 學(xué)習(xí)指南 第二章：監(jiān)督學(xué)習(xí)

AILearning 第3章_決策樹算法

AILearning 第9章_樹回歸

機器學(xué)習(xí)技法 9 -- Decision Tree

機器學(xué)習(xí)技法 10 -- Random Forest

Scikit-learn 秘籍 第四章 使用 scikit-learn 對數(shù)據(jù)分類

寫給人類的機器學(xué)習(xí) 2.3 監(jiān)督學(xué)習(xí) III

Python 數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)崙?zhàn) 第5章　挖掘建模

Python 數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)崙?zhàn) 第6章　電力竊漏電用戶自動識別

SciPyCon 2018 sklearn 教程 十八、深入：決策樹與森林

數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能技術(shù)筆記 十三、樹和森林

Sklearn 學(xué)習(xí)指南 第二章：監(jiān)督學(xué)習(xí)

機器學(xué)習(xí)技法 11 -- Gradient Boosted Decision Tree

AILearning 第4章_樸素貝葉斯

Scikit-learn 秘籍 第四章 使用 scikit-learn 對數(shù)據(jù)分類

數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能技術(shù)筆記 十六、樸素貝葉斯

Sklearn 學(xué)習(xí)指南 第二章：監(jiān)督學(xué)習(xí)

AILearning 第6章_支持向量機

AILearning 支持向量機的幾個通俗理解

CS229 中文筆記 十二、支持向量機

機器學(xué)習(xí)技法 1 -- Linear Support Vector Machine

機器學(xué)習(xí)技法 2 -- Dual Support Vector Machine

機器學(xué)習(xí)技法 3 -- Kernel Support Vector Machine

機器學(xué)習(xí)技法 4 -- Soft-Margin Support Vector Machine

機器學(xué)習(xí)技法 6 -- Support Vector Regression

Scikit-learn 秘籍 第四章 使用 scikit-learn 對數(shù)據(jù)分類

PythonProgramming.net 系列教程 第二部分 分類

寫給人類的機器學(xué)習(xí) 2.2 監(jiān)督學(xué)習(xí) II

Python 數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)崙?zhàn) 第9章　基于水色圖像的水質(zhì)評價

數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能技術(shù)筆記 十五、支持向量機

Sklearn 學(xué)習(xí)指南 第二章：監(jiān)督學(xué)習(xí)

AILearning 第2章_K近鄰算法

Scikit-learn 秘籍 第三章 使用距離向量構(gòu)建模型

PythonProgramming.net 系列教程 第二部分 分類

寫給人類的機器學(xué)習(xí) 2.3 監(jiān)督學(xué)習(xí) III

SciPyCon 2018 sklearn 教程 五、監(jiān)督學(xué)習(xí)第一部分：分類

SciPyCon 2018 sklearn 教程 六、監(jiān)督學(xué)習(xí)第二部分：回歸分析

數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能技術(shù)筆記 十四、K 最近鄰

AILearning 第10章_KMeans聚類

CS229 中文筆記 十三、聚類

Scikit-learn 秘籍 第三章 使用距離向量構(gòu)建模型

PythonProgramming.net 系列教程 第三部分 聚類

寫給人類的機器學(xué)習(xí) 三、無監(jiān)督學(xué)習(xí)

Python 數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)崙?zhàn) 第5章　挖掘建模

Python 數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)崙?zhàn) 第7章　航空公司客戶價值分析

Python 數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)崙?zhàn) 第8章　中醫(yī)證型關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘

與 TensorFlow 的初次接觸 3. TensorFlow 中的聚類

SciPyCon 2018 sklearn 教程 八、無監(jiān)督學(xué)習(xí)第二部分：聚類

TensorFlow 學(xué)習(xí)指南 三、學(xué)習(xí)

數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能技術(shù)筆記 十七、聚類

Sklearn 學(xué)習(xí)指南 第三章：無監(jiān)督學(xué)習(xí)

PythonProgramming.net 系列教程 第三部分 聚類

數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能技術(shù)筆記 十七、聚類

Sklearn 學(xué)習(xí)指南 第三章：無監(jiān)督學(xué)習(xí)

寫給人類的機器學(xué)習(xí) 三、無監(jiān)督學(xué)習(xí)

Python 數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)崙?zhàn) 第14章　基于基站定位數(shù)據(jù)的商圈分析

SciPyCon 2018 sklearn 教程 二十、無監(jiān)督學(xué)習(xí)：層次和基于密度的聚類算法

數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能技術(shù)筆記 十七、聚類

Sklearn 學(xué)習(xí)指南 第三章：無監(jiān)督學(xué)習(xí)

SciPyCon 2018 sklearn 教程 二十、無監(jiān)督學(xué)習(xí)：層次和基于密度的聚類算法

數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能技術(shù)筆記 十七、聚類

Scikit-learn 秘籍 第三章 使用距離向量構(gòu)建模型

Sklearn 學(xué)習(xí)指南 第三章：無監(jiān)督學(xué)習(xí)

機器學(xué)習(xí)技法 7 -- Blending and Bagging

AILearning 第7章_集成方法

機器學(xué)習(xí)技法 8 -- Adaptive Boosting

AILearning 第13章_PCA降維

AILearning 第14章_SVD簡化數(shù)據(jù)

CS229 中文筆記 十四、降維

寫給人類的機器學(xué)習(xí) 三、無監(jiān)督學(xué)習(xí)

SciPyCon 2018 sklearn 教程 七、無監(jiān)督學(xué)習(xí)第一部分：變換

Sklearn 學(xué)習(xí)指南 第三章：無監(jiān)督學(xué)習(xí)

Scikit-learn 秘籍 第四章 使用 scikit-learn 對數(shù)據(jù)分類

SciPyCon 2018 sklearn 教程 二十一、無監(jiān)督學(xué)習(xí)：非線性降維

CS229 中文筆記 十五、異常檢測

SciPyCon 2018 sklearn 教程 二十二、無監(jiān)督學(xué)習(xí)：異常檢測

AILearning 第11章_Apriori算法

AILearning 第12章_FP-growth算法

Python 數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)崙?zhàn) 第5章　挖掘建模

Python 數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)崙?zhàn) 第8章　中醫(yī)證型關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘

DLAI 深度學(xué)習(xí)筆記 第一門課 第一周：深度學(xué)習(xí)引言

與 TensorFlow 的初次接觸 1. TensorFlow 基礎(chǔ)知識

TensorFlow 學(xué)習(xí)指南 一、基礎(chǔ)

CS229 中文筆記 八、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：表述

CS229 中文筆記 九、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)

DLAI 深度學(xué)習(xí)筆記 第一門課 第三周：淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

DLAI 深度學(xué)習(xí)筆記 第一門課 第四周：深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

機器學(xué)習(xí)技法 12 -- Neural Network

機器學(xué)習(xí)技法 13 -- Deep Learning

機器學(xué)習(xí)技法 14 -- Radial Basis Function Network

PythonProgramming.net 系列教程 第四部分 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

寫給人類的機器學(xué)習(xí) 四、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)

Python 數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)崙?zhàn) 第5章　挖掘建模

Python 數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)崙?zhàn) 第6章　電力竊漏電用戶自動識別

Python 數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)崙?zhàn) 第10章　家用電器用戶行為分析與事件識別

Python 數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)崙?zhàn) 第13章　財政收入影響因素分析及預(yù)測模型

與 TensorFlow 的初次接觸 4. TensorFlow 中的單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

與 TensorFlow 的初次接觸 5. TensorFlow 中的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

TensorFlow Rager 教程 一、如何使用 TensorFlow Eager 構(gòu)建簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能技術(shù)筆記 十八、Keras

DLAI 深度學(xué)習(xí)筆記 第四門課 第一周 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

DLAI 深度學(xué)習(xí)筆記 第四門課 第二周 深度卷積網(wǎng)絡(luò)：實例探究

TensorFlow Rager 教程 七、使用 TensorFlow Eager 構(gòu)建用于情感識別的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）

DLAI 深度學(xué)習(xí)筆記 第五門課 第一周 循環(huán)序列模型

DLAI 深度學(xué)習(xí)筆記 第五門課 第三周 序列模型和注意力機制

TensorFlow Rager 教程 八、用于 TensorFlow Eager 序列分類的動態(tài)循壞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

TensorFlow Rager 教程 九、用于 TensorFlow Eager 時間序列回歸的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

第5章　挖掘建模

Python 數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)崙?zhàn) 第11章　應(yīng)用系統(tǒng)負載分析與磁盤容量預(yù)測

TensorFlow Rager 教程 九、用于 TensorFlow Eager 時間序列回歸的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

CS229 中文筆記 十八、應(yīng)用實例：圖片文字識別

DLAI 深度學(xué)習(xí)筆記 第四門課 第三周 目標(biāo)檢測

DLAI 深度學(xué)習(xí)筆記 第四門課 第四周 特殊應(yīng)用：人臉識別和神經(jīng)風(fēng)格轉(zhuǎn)換

PythonProgramming.net 系列教程 圖像和視頻分析

PythonProgramming.net 系列教程 TensorFlow 目標(biāo)檢測

數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能技術(shù)筆記 四、圖像預(yù)處理

圖嵌入綜述：問題，技術(shù)與應(yīng)用 第一、二章

圖嵌入綜述：問題，技術(shù)與應(yīng)用 第三章

圖嵌入綜述：問題，技術(shù)與應(yīng)用 4.1 ~ 4.2

圖嵌入綜述：問題，技術(shù)與應(yīng)用 4.3 ~ 4.7

圖嵌入綜述：問題，技術(shù)與應(yīng)用 第五、六、七章

DLAI 深度學(xué)習(xí)筆記 第五門課 第二周 自然語言處理與詞嵌入

PythonProgramming.net 系列教程 自然語言處理教程

PythonProgramming.net 系列教程 TensorFlow 聊天機器人

Python 數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)崙?zhàn) 第15章　電商產(chǎn)品評論數(shù)據(jù)情感分析

TensorFlow Rager 教程 七、使用 TensorFlow Eager 構(gòu)建用于情感識別的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）

TensorFlow Rager 教程 八、用于 TensorFlow Eager 序列分類的動態(tài)循壞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

SciPyCon 2018 sklearn 教程 十一、文本特征提取

SciPyCon 2018 sklearn 教程 十二、案例學(xué)習(xí)：用于 SMS 垃圾檢測的文本分類

SciPyCon 2018 sklearn 教程 二十三、核外學(xué)習(xí) - 用于語義分析的大規(guī)模文本分類

數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能技術(shù)筆記 五、文本預(yù)處理

寫給人類的機器學(xué)習(xí) 五、強化學(xué)習(xí)

AILearning 第16章_推薦系統(tǒng)

CS229 中文筆記 十六、推薦系統(tǒng)

機器學(xué)習(xí)技法 15 -- Matrix Factorization

Python 數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)崙?zhàn) 第12章　電子商務(wù)網(wǎng)站用戶行為分析及服務(wù)推薦

基于深度學(xué)習(xí)的推薦系統(tǒng)：綜述和新視角 第一、二章

基于深度學(xué)習(xí)的推薦系統(tǒng)：綜述和新視角 3.1 ~ 3.3

基于深度學(xué)習(xí)的推薦系統(tǒng)：綜述和新視角 3.4 ~ 3.11

Scikit-learn 秘籍 第一章 模型預(yù)處理

Python 數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)崙?zhàn) 第3章　數(shù)據(jù)探索

Python 數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)崙?zhàn) 第4章　數(shù)據(jù)預(yù)處理

TensorFlow Rager 教程 四、文本序列到 TFRecords

TensorFlow Rager 教程 五、如何將原始圖片數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為 TFRecords

TensorFlow Rager 教程 六、如何使用 TensorFlow Eager 從 TFRecords 批量讀取數(shù)據(jù)

SciPyCon 2018 sklearn 教程 三、數(shù)據(jù)表示和可視化

SciPyCon 2018 sklearn 教程 七、無監(jiān)督學(xué)習(xí)第一部分：變換

SciPyCon 2018 sklearn 教程 十、案例學(xué)習(xí)：泰坦尼克幸存者

SciPyCon 2018 sklearn 教程 十一、文本特征提取

SciPyCon 2018 sklearn 教程 十九、自動特征選擇

數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能技術(shù)筆記 二、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能技術(shù)筆記 三、數(shù)據(jù)預(yù)處理

數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能技術(shù)筆記 四、圖像預(yù)處理

數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能技術(shù)筆記 五、文本預(yù)處理

數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能技術(shù)筆記 六、日期時間預(yù)處理

數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能技術(shù)筆記 七、特征工程

數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能技術(shù)筆記 八、特征選擇

數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能技術(shù)筆記 十九、數(shù)據(jù)整理（上）

數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能技術(shù)筆記 十九、數(shù)據(jù)整理（下）

數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能技術(shù)筆記 二十、數(shù)據(jù)可視化

Sklearn 學(xué)習(xí)指南 第四章：高級功能

CS229 中文筆記 七、正則化

CS229 中文筆記 十、應(yīng)用機器學(xué)習(xí)的建議

CS229 中文筆記 十一、機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的設(shè)計

DLAI 深度學(xué)習(xí)筆記 第二門課 第一周：深度學(xué)習(xí)的實用層面

DLAI 深度學(xué)習(xí)筆記 第二門課 第三周超參數(shù)調(diào)試，batch正則化和程序框架

DLAI 深度學(xué)習(xí)筆記 第三門課 第一周：機器學(xué)習(xí)策略（1）

DLAI 深度學(xué)習(xí)筆記 第三門課 第二周：機器學(xué)習(xí)策略（2）

機器學(xué)習(xí)基石 5 -- Training versus Testing

機器學(xué)習(xí)基石 13 -- Hazard of Overfitting

機器學(xué)習(xí)基石 14 -- Regularization

機器學(xué)習(xí)基石 15 -- Validation

Scikit-learn 秘籍 第二章 處理線性模型

Scikit-learn 秘籍 第五章 模型后處理

TensorFlow Rager 教程 二、在 Eager 模式中使用指標(biāo)

SciPyCon 2018 sklearn 教程 四、訓(xùn)練和測試數(shù)據(jù)

SciPyCon 2018 sklearn 教程 十三、交叉驗證和得分方法

SciPyCon 2018 sklearn 教程 十四、參數(shù)選擇、驗證和測試

SciPyCon 2018 sklearn 教程 十六、模型評估、得分指標(biāo)和處理不平衡類別

TensorFlow 學(xué)習(xí)指南 二、線性模型

數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能技術(shù)筆記 九、模型驗證

數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能技術(shù)筆記 十、模型選擇

Sklearn 學(xué)習(xí)指南 第四章：高級功能

CS229 中文筆記 十七、大規(guī)模機器學(xué)習(xí)

DLAI 深度學(xué)習(xí)筆記 第一門課 第二周：優(yōu)化算法

機器學(xué)習(xí)技法 16（完結(jié)） -- Finale

CS229 中文筆記 十九、總結(jié)

寫給人類的機器學(xué)習(xí) 六、最好的機器學(xué)習(xí)資源

與 TensorFlow 的初次接觸 6. 并行

TensorFlow Rager 教程 三、如何保存和恢復(fù)訓(xùn)練模型

TensorFlow 學(xué)習(xí)指南 四、分布式

數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能技術(shù)筆記 二十一、統(tǒng)計學(xué)

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