一、学习路线
1）理论基础：微积分、线性代数、概论论与数理统计、典型算法；
2）编程语言、工具和环境：
3）基本工作流程
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二、理论基础
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三、环境准备
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四、工作流程
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相关链接
机器学习最佳学习路线：https://blog.csdn.net/ufv59to8/article/details/80970586
机器学习扫盲与学习路线：https://www.jianshu.com/p/9fa6fca386c2
机器学习入门方法与学习路径：https://wenku.baidu.com/view/43d09c0e5bcfa1c7aa00b52acfc789eb162d9e41.html