2021年入坑机器学习，有这份指南就够了

发布时间：2025-11-04 19:49:42 来源：创站工坊 作者：IT科技

机器学习社区社交媒体上经常有人提出这样的年入南够问题：

面对这些问题，油管博主 Whats AI——Louis Bouchard 撰写了一份关于「如何在 2021 年零基础开始机器学习」的器学完整指南，整合了大量学习资源，年入南够而且大部分是坑机免费的。

项目地址：https://github.com/louisfb01/start-machine-learning

该资源现已获得 1.6K star 量，器学并且仍在持续更新中。年入南够我们来看一下这份指南的坑机具体内容。

1. 首先 Bouchard 列出了一些初步了解机器学习领域及其术语的器学视频，并整理好了 免费链接，年入南够包括 Whats AI 的坑机 Learn the basics in a minute、Welch Labs 的器学 Neural Networks Demystified 和 3Blue1Brown 的 Neural networks。

Welch Labs 的年入南够 Neural Networks Demystified

2. 第二部分 Bouchard 进一步列出了一些更系统的机器学习入门课程，包括 AI 大牛吴恩达的坑机斯坦福 CS229。

3. 阅读一些优秀的器学线上文章，线上文章大多是被多次浏览的，免费源码下载优秀的技术文章能够脱颖而出说明它们受到许多人认可。目前 Bouchard 列出的文章包括：

4. 除了文章，一些体系完整的书籍也是可以阅读学习的，Bouchard 给大家整理了一些书目的在线版：

5. 入门机器学习没有相关的数学知识怎么办?这让许多初学者望而却步。在这份指南中，Bouchard 给大家推荐了可汗学院的 3 门数学课程：线性代数、统计与概率、多元微积分。此外，他还推荐了一些与数学相关的书和视频，供大家进行更结构化的学习。

可汗学院的线性代数线上课程

6. 除了数学基础，一些跨专业学习的初学者可能缺乏编程的基础知识。Bouchard 主要为大家整理了一些学习 Python 的课程资源：

7. 与其他领域一样，名校以及领域内大牛的课程是含金量非常高的，例如图灵奖得主 Yann LeCun、IT技术网吴恩达等都有自己的线上课程，Bouchard 的指南中目前整理了如下内容

8. 掌握理论知识后，实践也是非常重要的。Bouchard 在指南中推荐了数据建模和数据分析竞赛平台 Kaggle，在 Kaggle 上完成相应题目的编码和测试是机器学习社区常见的实践学习方式。

Kaggle 平台地址：https://www.kaggle.com/

9. 此外，Bouchard 还为大家整理了一些提供领域新闻和资讯的社区平台或网站。借助这些平台，研究者们能够查阅最新的研究进展和论文等，包括 reddit、Medium 等。

最后，Bouchard 整理了 AI 领域目前面临的重要问题——伦理道德与可信 AI 的相关信息，还在个人博客中总结了一些机器学习工作面试的小技巧：

https://www.louisbouchard.ai/learnai/#how-to-find-a-job

如此完备的机器学习入门指南，感兴趣的同学快去查看原项目的丰富资源吧。

【本文是专栏机构“机器之心”的原创译文，网站模板微信公众号“机器之心( id: almosthuman2014)”】 

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