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项目最后更新：06/12/24

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这份仓库自2015年起持续维护，按主题整理了机器学习和深度学习领域的大量教程与资源，并非简单罗列链接。它把内容细分为线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、提升方法，以及卷积网络、循环网络、自编码器、图表示学习等深度学习方向，还覆盖自然语言处理、计算机视觉和强化学习。这样的结构让自学者能沿着清晰的路径循序渐进，不必东翻西找。除了教程，还收录了面试题、速查表，以及课程、博客、Quora和Kaggle上的讨论，作为动手实践时的参考手册也很顺手。无论是为自己规划学习路线，还是帮别人设计课程，这份清单都能省下大量检索时间。

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