ML/DL学习计划

1、看视频：吴恩达的机器学习和深度学习

通过视频对这个领域有总体的概念，知道这个领域需要哪些基础知识，根据自身的基础，理解能力，学习能力制定一个适合自己的学习计划，任何事都不可能一蹴而就的，需要我们在学习的过程中反复思考和理解。当把视频看一遍以后（不是走马观花的看，需要理解到精髓，如线性回归中出现共线性会表现出哪些特点，如何解决？贝叶斯信念网络的优点在哪？支持向量机能处理哪些问题？难点又在哪？后面就是深度学习方面的，了解一下神经网络的发展史，明白各个时期遇到的瓶颈和困难，人们如何解决的？为什么深度学习那么火，他解决了什么问题？自身又有什么问题？

2、哪里不会补哪里

知道自己的薄弱点在哪了？这个时候就可以找几本优秀的书籍看了，同时补一下自己薄弱的基础例如概率论、矩阵论、高数等，很多知识都会在你脑海里串起来，知识之间的联系都会建立，这个时候你的学习效率，理解深度都会有很大的提升，当你有整体认识以后，学习对你来说就不在是很困难的事了。等你把书籍看的差不多的时候，每个算法的优缺点你都很熟悉。那么以后遇到问题你也就知道如何解了。

3、应用

学习一下实现语言python、C++等，TensorFlow，pytorch等框架学习一下。如果可以的话，接触一下实际项目，分析解决问题