贡献者：飞龙

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最近总是有人问我，把 ApacheCN 这些资料看完一遍要用多长时间，如果你一本书一本书看的话，的确要用很长时间。但我觉得这是非常麻烦的，因为每本书的内容大部分是重复的，有些不重复的内容你也不好找。为了方便大家，我就把每本书的章节拆开，再按照知识点合并，手动整理了这个知识树。大家可以按照知识点依次学习，如果理解了一个知识点，就没必要看其余文章，直接跳到下一个就行了。

基础知识

• AILearning 第1章_基础知识
• CS229 中文笔记 一、引言
• CS229 中文笔记 三、线性代数回顾
• 机器学习基石 1 -- The Learning Problem
• 机器学习基石 2 -- Learning to Answer Yes/No
• 机器学习基石 3 -- Types of Learning
• 机器学习基石 4 -- Feasibility of Learning
• 机器学习基石 6 -- Theory of Generalization
• 机器学习基石 7 -- The VC Dimension
• 机器学习基石 8 -- Noise and Error
• 机器学习基石 16 -- Three Learning Principles
• 写给人类的机器学习 一、为什么机器学习重要
• SciPyCon 2018 sklearn 教程 一、Python 机器学习简介
• SciPyCon 2018 sklearn 教程 二、Python 中的科学计算工具
• SciPyCon 2018 sklearn 教程 九、sklearn 估计器接口回顾
• SciPyCon 2018 sklearn 教程 十五、估计器流水线
• 数据科学和人工智能技术笔记 一、向量、矩阵和数组
• Sklearn 学习指南 第一章：机器学习 - 温和的介绍

线性回归/逻辑回归/softmax 回归

• AILearning 第5章_逻辑回归

• AILearning 第8章_回归

• CS229 中文笔记 二、单变量线性回归

• CS229 中文笔记 四、多变量线性回归

• CS229 中文笔记 六、逻辑回归

• DLAI 深度学习笔记 第一门课 第二周：神经网络的编程基础

• 机器学习基石 9 -- Linear Regression

• 机器学习基石 10 -- Logistic Regression

• 机器学习基石 11 -- Linear Models for Classification

• 机器学习基石 12 -- Nonlinear Transformation

• 机器学习技法 5 -- Kernel Logistic Regression

• Scikit-learn 秘籍 第二章 处理线性模型

• Scikit-learn 秘籍 第四章 使用 scikit-learn 对数据分类

• PythonProgramming.net 系列教程 第一部分 回归

• 写给人类的机器学习 2.1 监督学习

• 写给人类的机器学习 2.2 监督学习 II

• Python 数据分析与挖掘实战 第5章　挖掘建模

• Python 数据分析与挖掘实战 第13章　财政收入影响因素分析及预测模型

• 与 TensorFlow 的初次接触 2. TensorFlow 中的线性回归

• SciPyCon 2018 sklearn 教程 五、监督学习第一部分：分类

• SciPyCon 2018 sklearn 教程 六、监督学习第二部分：回归分析

• SciPyCon 2018 sklearn 教程 十七、深入：线性模型

• 数据科学和人工智能技术笔记 十一、线性回归

• 数据科学和人工智能技术笔记 十二、逻辑回归

• Sklearn 学习指南 第二章：监督学习

决策树/随机森林

• AILearning 第3章_决策树算法
• AILearning 第9章_树回归
• 机器学习技法 9 -- Decision Tree
• 机器学习技法 10 -- Random Forest
• Scikit-learn 秘籍 第四章 使用 scikit-learn 对数据分类
• 写给人类的机器学习 2.3 监督学习 III
• Python 数据分析与挖掘实战 第5章　挖掘建模
• Python 数据分析与挖掘实战 第6章　电力窃漏电用户自动识别
• SciPyCon 2018 sklearn 教程 十八、深入：决策树与森林
• 数据科学和人工智能技术笔记 十三、树和森林
• Sklearn 学习指南 第二章：监督学习

GDBT/XGBoost

• 机器学习技法 11 -- Gradient Boosted Decision Tree

朴素贝叶斯

• AILearning 第4章_朴素贝叶斯
• Scikit-learn 秘籍 第四章 使用 scikit-learn 对数据分类
• 数据科学和人工智能技术笔记 十六、朴素贝叶斯
• Sklearn 学习指南 第二章：监督学习

支持向量机

• AILearning 第6章_支持向量机
• AILearning 支持向量机的几个通俗理解
• CS229 中文笔记 十二、支持向量机
• 机器学习技法 1 -- Linear Support Vector Machine
• 机器学习技法 2 -- Dual Support Vector Machine
• 机器学习技法 3 -- Kernel Support Vector Machine
• 机器学习技法 4 -- Soft-Margin Support Vector Machine
• 机器学习技法 6 -- Support Vector Regression
• Scikit-learn 秘籍 第四章 使用 scikit-learn 对数据分类
• PythonProgramming.net 系列教程 第二部分 分类
• 写给人类的机器学习 2.2 监督学习 II
• Python 数据分析与挖掘实战 第9章　基于水色图像的水质评价
• 数据科学和人工智能技术笔记 十五、支持向量机
• Sklearn 学习指南 第二章：监督学习

K 近邻

• AILearning 第2章_K近邻算法
• Scikit-learn 秘籍 第三章 使用距离向量构建模型
• PythonProgramming.net 系列教程 第二部分 分类
• 写给人类的机器学习 2.3 监督学习 III
• SciPyCon 2018 sklearn 教程 五、监督学习第一部分：分类
• SciPyCon 2018 sklearn 教程 六、监督学习第二部分：回归分析
• 数据科学和人工智能技术笔记 十四、K 最近邻

KMeans

• AILearning 第10章_KMeans聚类
• CS229 中文笔记 十三、聚类
• Scikit-learn 秘籍 第三章 使用距离向量构建模型
• PythonProgramming.net 系列教程 第三部分 聚类
• 写给人类的机器学习 三、无监督学习
• Python 数据分析与挖掘实战 第5章　挖掘建模
• Python 数据分析与挖掘实战 第7章　航空公司客户价值分析
• Python 数据分析与挖掘实战 第8章　中医证型关联规则挖掘
• 与 TensorFlow 的初次接触 3. TensorFlow 中的聚类
• SciPyCon 2018 sklearn 教程 八、无监督学习第二部分：聚类
• TensorFlow 学习指南 三、学习
• 数据科学和人工智能技术笔记 十七、聚类
• Sklearn 学习指南 第三章：无监督学习

均值移动

• PythonProgramming.net 系列教程 第三部分 聚类
• 数据科学和人工智能技术笔记 十七、聚类
• Sklearn 学习指南 第三章：无监督学习

层次聚类

• 写给人类的机器学习 三、无监督学习
• Python 数据分析与挖掘实战 第14章　基于基站定位数据的商圈分析
• SciPyCon 2018 sklearn 教程 二十、无监督学习：层次和基于密度的聚类算法
• 数据科学和人工智能技术笔记 十七、聚类
• Sklearn 学习指南 第三章：无监督学习

DBSCAN

• SciPyCon 2018 sklearn 教程 二十、无监督学习：层次和基于密度的聚类算法
• 数据科学和人工智能技术笔记 十七、聚类

高斯混合

• Scikit-learn 秘籍 第三章 使用距离向量构建模型
• Sklearn 学习指南 第三章：无监督学习

Boosting/Bagging/Blending

• 机器学习技法 7 -- Blending and Bagging

AdaBoost

• AILearning 第7章_集成方法
• 机器学习技法 8 -- Adaptive Boosting

PCA

• AILearning 第13章_PCA降维
• AILearning 第14章_SVD简化数据
• CS229 中文笔记 十四、降维
• 写给人类的机器学习 三、无监督学习
• SciPyCon 2018 sklearn 教程 七、无监督学习第一部分：变换
• Sklearn 学习指南 第三章：无监督学习

LDA

• Scikit-learn 秘籍 第四章 使用 scikit-learn 对数据分类

流形学习

• SciPyCon 2018 sklearn 教程 二十一、无监督学习：非线性降维

异常检测

• CS229 中文笔记 十五、异常检测
• SciPyCon 2018 sklearn 教程 二十二、无监督学习：异常检测

Apriori/FP-growth

• AILearning 第11章_Apriori算法
• AILearning 第12章_FP-growth算法
• Python 数据分析与挖掘实战 第5章　挖掘建模
• Python 数据分析与挖掘实战 第8章　中医证型关联规则挖掘

基础知识

• DLAI 深度学习笔记 第一门课 第一周：深度学习引言
• 与 TensorFlow 的初次接触 1. TensorFlow 基础知识
• TensorFlow 学习指南 一、基础

MLP

• CS229 中文笔记 八、神经网络：表述
• CS229 中文笔记 九、神经网络的学习
• DLAI 深度学习笔记 第一门课 第三周：浅层神经网络
• DLAI 深度学习笔记 第一门课 第四周：深层神经网络
• 机器学习技法 12 -- Neural Network
• 机器学习技法 13 -- Deep Learning
• 机器学习技法 14 -- Radial Basis Function Network
• PythonProgramming.net 系列教程 第四部分 神经网络
• 写给人类的机器学习 四、神经网络和深度学习
• Python 数据分析与挖掘实战 第5章　挖掘建模
• Python 数据分析与挖掘实战 第6章　电力窃漏电用户自动识别
• Python 数据分析与挖掘实战 第10章　家用电器用户行为分析与事件识别
• Python 数据分析与挖掘实战 第13章　财政收入影响因素分析及预测模型
• 与 TensorFlow 的初次接触 4. TensorFlow 中的单层神经网络
• 与 TensorFlow 的初次接触 5. TensorFlow 中的多层神经网络
• TensorFlow Rager 教程 一、如何使用 TensorFlow Eager 构建简单的神经网络
• 数据科学和人工智能技术笔记 十八、Keras

CNN

• DLAI 深度学习笔记 第四门课 第一周 卷积神经网络
• DLAI 深度学习笔记 第四门课 第二周 深度卷积网络：实例探究
• TensorFlow Rager 教程 七、使用 TensorFlow Eager 构建用于情感识别的卷积神经网络（CNN）

RNN

• DLAI 深度学习笔记 第五门课 第一周 循环序列模型

• DLAI 深度学习笔记 第五门课 第三周 序列模型和注意力机制

• TensorFlow Rager 教程 八、用于 TensorFlow Eager 序列分类的动态循坏神经网络

• TensorFlow Rager 教程 九、用于 TensorFlow Eager 时间序列回归的递归神经网络

• 第5章　挖掘建模

• Python 数据分析与挖掘实战 第11章　应用系统负载分析与磁盘容量预测

• TensorFlow Rager 教程 九、用于 TensorFlow Eager 时间序列回归的递归神经网络

• CS229 中文笔记 十八、应用实例：图片文字识别

• DLAI 深度学习笔记 第四门课 第三周 目标检测

• DLAI 深度学习笔记 第四门课 第四周 特殊应用：人脸识别和神经风格转换

• PythonProgramming.net 系列教程 图像和视频分析

• PythonProgramming.net 系列教程 TensorFlow 目标检测

• 数据科学和人工智能技术笔记 四、图像预处理

• 图嵌入综述：问题，技术与应用 第一、二章

• 图嵌入综述：问题，技术与应用 第三章

• 图嵌入综述：问题，技术与应用 4.1 ~ 4.2

• 图嵌入综述：问题，技术与应用 4.3 ~ 4.7

• 图嵌入综述：问题，技术与应用 第五、六、七章

• DLAI 深度学习笔记 第五门课 第二周 自然语言处理与词嵌入

• PythonProgramming.net 系列教程 自然语言处理教程

• PythonProgramming.net 系列教程 TensorFlow 聊天机器人

• Python 数据分析与挖掘实战 第15章　电商产品评论数据情感分析

• TensorFlow Rager 教程 七、使用 TensorFlow Eager 构建用于情感识别的卷积神经网络（CNN）

• TensorFlow Rager 教程 八、用于 TensorFlow Eager 序列分类的动态循坏神经网络

• SciPyCon 2018 sklearn 教程 十一、文本特征提取

• SciPyCon 2018 sklearn 教程 十二、案例学习：用于 SMS 垃圾检测的文本分类

• SciPyCon 2018 sklearn 教程 二十三、核外学习 - 用于语义分析的大规模文本分类

• 数据科学和人工智能技术笔记 五、文本预处理

• 写给人类的机器学习 五、强化学习

• AILearning 第16章_推荐系统

• CS229 中文笔记 十六、推荐系统

• 机器学习技法 15 -- Matrix Factorization

• Python 数据分析与挖掘实战 第12章　电子商务网站用户行为分析及服务推荐

• 基于深度学习的推荐系统：综述和新视角 第一、二章

• 基于深度学习的推荐系统：综述和新视角 3.1 ~ 3.3

• 基于深度学习的推荐系统：综述和新视角 3.4 ~ 3.11

• Scikit-learn 秘籍 第一章 模型预处理

• Python 数据分析与挖掘实战 第3章　数据探索

• Python 数据分析与挖掘实战 第4章　数据预处理

• TensorFlow Rager 教程 四、文本序列到 TFRecords

• TensorFlow Rager 教程 五、如何将原始图片数据转换为 TFRecords

• TensorFlow Rager 教程 六、如何使用 TensorFlow Eager 从 TFRecords 批量读取数据

• SciPyCon 2018 sklearn 教程 三、数据表示和可视化

• SciPyCon 2018 sklearn 教程 七、无监督学习第一部分：变换

• SciPyCon 2018 sklearn 教程 十、案例学习：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、自动特征选择

• 数据科学和人工智能技术笔记 二、数据准备

• 数据科学和人工智能技术笔记 三、数据预处理

• 数据科学和人工智能技术笔记 四、图像预处理

• 数据科学和人工智能技术笔记 五、文本预处理

• 数据科学和人工智能技术笔记 六、日期时间预处理

• 数据科学和人工智能技术笔记 七、特征工程

• 数据科学和人工智能技术笔记 八、特征选择

• 数据科学和人工智能技术笔记 十九、数据整理（上）

• 数据科学和人工智能技术笔记 十九、数据整理（下）

• 数据科学和人工智能技术笔记 二十、数据可视化

• Sklearn 学习指南 第四章：高级功能

• CS229 中文笔记 七、正则化

• CS229 中文笔记 十、应用机器学习的建议

• CS229 中文笔记 十一、机器学习系统的设计

• DLAI 深度学习笔记 第二门课 第一周：深度学习的实用层面

• DLAI 深度学习笔记 第二门课 第三周超参数调试，batch正则化和程序框架

• DLAI 深度学习笔记 第三门课 第一周：机器学习策略（1）

• DLAI 深度学习笔记 第三门课 第二周：机器学习策略（2）

• 机器学习基石 5 -- Training versus Testing

• 机器学习基石 13 -- Hazard of Overfitting

• 机器学习基石 14 -- Regularization

• 机器学习基石 15 -- Validation

• Scikit-learn 秘籍 第二章 处理线性模型

• Scikit-learn 秘籍 第五章 模型后处理

• TensorFlow Rager 教程 二、在 Eager 模式中使用指标

• SciPyCon 2018 sklearn 教程 四、训练和测试数据

• SciPyCon 2018 sklearn 教程 十三、交叉验证和得分方法

• SciPyCon 2018 sklearn 教程 十四、参数选择、验证和测试

• SciPyCon 2018 sklearn 教程 十六、模型评估、得分指标和处理不平衡类别

• TensorFlow 学习指南 二、线性模型

• 数据科学和人工智能技术笔记 九、模型验证

• 数据科学和人工智能技术笔记 十、模型选择

• Sklearn 学习指南 第四章：高级功能

梯度下降

• CS229 中文笔记 十七、大规模机器学习

• DLAI 深度学习笔记 第一门课 第二周：优化算法

• 机器学习技法 16（完结） -- Finale

• CS229 中文笔记 十九、总结

• 写给人类的机器学习 六、最好的机器学习资源

• 与 TensorFlow 的初次接触 6. 并行

• TensorFlow Rager 教程 三、如何保存和恢复训练模型

• TensorFlow 学习指南 四、分布式

• 数据科学和人工智能技术笔记 二十一、统计学

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