火爆 GitHub 的《机器学习 100 天》,现在出了视频讲解!


曾经在 GitHub 上有一个爆火的《100-Days-Of-ML-Code》项目,收获了近 4w star。可惜的是原作者只出了一小部分内容,停更 4 年之久了!


没关系!今天我花几个月打造的《机器学习100天》计划已经开始!


之前,我在知乎上写的一篇“机器学习该怎么入门?”回答中,写的答案获得了超过 7.5K 的高赞!至于火了的原因,其实很简单:就是通俗易懂、从零开始,便于每个人快速上手!我的写作唯一的宗旨就是:使用最通俗的语言把机器学习知识点讲解通透!



正文开始!


最近也收到很多读者的私信,询问最多的一个问题就是:如何利用碎片时间,系统地学习一下机器学习?理论和实战应该怎么权衡?等等。我想最主要的困惑就是如何找到一份优质的而且适合自己的学习路线!


所以,今天,我要干波“大事”,组织机器学习爱好者们“抱团学习”!从零开始,攻破机器学习!


这个大事就是“机器学习 100 天计划”!用视频讲解+课件+代码的形式系统地把机器学习核心知识点完整地梳理一遍!


一、为什么要搞 100 天学习计划?


1、学习需要抱团

学习本身是枯燥的,积极的正反馈能提高学习信心和持续性。抱团学习可以互相督促,同时产生同伴很多优秀的学习经验供自己参考,事半功倍!


2、学习需要氛围

学习氛围这个东西太重要了!一个人学习和几百个人学习的氛围是完全不一样的。有人讨论,有人交流,有人监督,良性竞争、循序渐进,几百个人一起进步和奔跑。


3、学习需要持续力

什么是持续力?持续力就是坚持一件事的斗志。我们都知道 10000 小时定律。100 天的计划,循序渐进,每天利用碎片时间学习,进步是每天可见的。


二、100 天学习计划干什么?


视频讲解 + 实战代码 + 社群交流 + 直播答疑


《机器学习100天》总共包含 100 个机器学习知识点视频讲解!我会提供所有的教学视频、实战代码,并提供社群一对一交流和直播答疑!


细分各个知识点,最重要的是循序渐进,真正的从零开始。以下是整个课程的思维导图:



短视频讲解的形式更容易消化和吸收。例如:


理论离不开实战,课程中所有机器学习算法和知识点对应的 Python 代码都会提供,不仅仅是调用算法包,而是把握难度,秉承学习路线的严谨性,不超纲地用最简洁的 Python 代码来复现。没有复杂的配置环境,每个人都可以下载运行,反馈结果。



我们抱团学习的核心目的之一就是交流、答疑!在这里,我将尽可能地针对机器学习 100 的重点、难点进行讲解并在群里提供一对一答疑。大家可以每天交流,互相学习、互相监督,共同进步。


总之,100 天的效果是非常明显的。你会后知后觉地发现自己变强了!


三、课程特色


毫不夸张地说,《机器学习 100 天》这门课程是我花费了大量的精力和时间去打磨和整理的,在课程的广度和深度上都做了很好的设计。《机器学习 100 天》课程具有 6 大特色:



四、如何学习


首先声明一下,课程是付费的。不过肯定是物超所值的!因为课程刚刚完结,为了回馈粉丝,《机器学习 100 天》全套课程价格仅 199 元。总共 100 个讲解视频(永久回看),加上课件、代码、一对一答疑等,可以说这个价格很良心了,感兴趣的同学可以扫码看一下课程大纲和介绍,我也提供了课程视频试听功能。如果你觉得课程质量真的不错得话,再报名也不迟!


早就是优势,后面报名的肯定会涨价的。所以现在加入肯定是划算的!


公众号专属福利!


课程刚刚跟大家见面,为了回馈第一批学习的同学,我特意给公众号读者提供了课程立减 50 的优惠卷!所以只要 149 的价格就能入手这门课程了!优惠卷只有 20 ,大家一定不要错过了!


扫码领取优惠

优惠我也放在了阅读原文,点击阅读原文立刻领取!


除此之外,购买课程之后你还可以制作自己的海报,分享给他人。别人通过你的分享的海报二维码报名此课程,你即可获得 19.9 的佣金。只要分享几个人,相当于就可以免费学习这门课了!


第一步:扫码报名


扫描下方二维码报名,在荔枝课堂上观看课程视频!


扫描下方二维码,加入学习!


第二步:添加助手微信

报名成功后,扫描下方二维码添加助手微信(AI_helper01),添加时务必备注“报名”否则不予通过。发送付款截图后,拉你入学习群。


第三步:提供课件、代码

微信群内助手会发布所有课程的代码、课件。我也会针对课程问题提供一对一的交流、答疑。


第四步:直播答疑

针对课程中的核心知识点和疑难点,我会定期在视频号进行直播答疑!帮助大家更好地打通机器学习 100 天目标。



点击阅读原文即刻领取优惠卷,一顿午饭钱,值了。

以上是 火爆 GitHub 的《机器学习 100 天》,现在出了视频讲解! 的全部内容, 来源链接: www.h5w3.com/python/755535.html

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