BAT算法⼯程师的成长之路，超详细的学习路线
⼀、前⾔
各位⼗⼀过得如何？
假期，我回了趟⽼家，⽂章停更了⼏天。
写⽂章以来，被问到最多的问题就是「算法的学习路线」。
今天，它来了。
我会带着⼤家看看，我们需要学些啥，利⽤这个假期，我甚⾄还收集整理了配套视频和资料，暖男⽯锤啊，这期⽂章有⽤的话，别忘三连哦！
⼆、学习路线
主要分为 4 个部分：数学基础、编程能⼒、算法基础、实战。
1、数学基础
在机器学习算法中，涉及到最为重要的数学基本知识有两个：线性代数和概率论。
这两也是⼤学的必修课了，如果知识早已还给⽼师，也没关系，哪⾥不会学补哪⾥。
线性代数研究的是线性空间的性质，数据通常会被表⽰为欧式空间中的点，⽽这些点经过⼀系列变换后会映射到另⼀个空间，在新的空间中隐藏在数据中的规律才得以显现。
所以线性代数作为研究空间的⼀门科学，是⼊门机器学习的最要基础之⼀。
视频：推荐 MIT 的⽼教授 Gilbert Strang 的线性代数上课视频。
没学过线代的同学会发现这门课程，讲得清晰⽽且直观，深⼊线代的精髓，完全不是那种理论堆砌的讲法，⽽且⽼教授幽默风趣，很有⼈格魅⼒。
英⽂不好，也不⽤担⼼，字幕是中⽂的。
python json包
教材：推荐《线性代数及其应⽤》，作者是 David C. Lay 。什么叫做人像摄影的三角光
喜欢看书的朋友，这本书⼀定不能错过。
这本书详细地介绍了线性代数在⼏何学、计算机图形学、经济学、概率论、信号与系统、微分⽅程等领域的应⽤，给⼈以直观的认识。
概率论是研究不确定性的⼀门科学，⽣活处处是概率。机器学习算法需要对现实情况建模，⾃然是少不了将概率论作为⼯具。
这门课⼊门并不难，⼤家可以挑⼀本评分还可以的书开始学习。this复数怎么读
这⾥推荐陈希儒的《概率论与数理统计》，讲得很详细，如同听⼀个⽼者回忆⾃⼰的概率与统计⼼得，相信读者也会有所收获。
无法保存xml数据
如果时间充裕，推荐先学好数学基础。如果时间不够，那就跳过数学基础部分，学算法的时候，哪⾥不会补哪⾥。
2、编程能⼒
编程语⾔，需要⾄少掌握两门， Python 和 C++。
⼯作中，Python 主要⽤于处理数据、算法调研、模型训练的⼯作，⽽ C++ 则是负责⼯程落地。
，需要针对落地场景，对算法的可靠性和实时性等⽅⾯进⾏优化，C++ ⼯程能⼒必不可少。
Python 是⼀门⾮常友好的编程语⾔，不但易于⼊门⽽且功能强⼤，在进⾏机器学习算法开发的过程中会⼤量使⽤ Python。
视频：我上学看的第⼀个视频，就是⼩甲鱼 Python 课程，风趣幽默，涉及Python 语法基础、⽹络爬⾍、Pygame 飞机⼤战等内容，内容很丰富。
实战是最好的⽼师，学习 Python 的时候，可以⼀个⾃⼰喜欢的⽅向，去实战。
边实战，边学习。⽐如写爬⾍、做⼩游戏、玩各种有趣的算法等。
这⾥⾯，爬⾍是最简单的，很容易有成就感，让你坚持学习下去，下载⼩说、下载漫画、下载⾳乐、下载电影、抢票等等⼩程序。
这个推荐我的⼀个 Github star 量 11.4k+、fork 4.5k+的爬⾍项⽬。
每个实战，都有对应的⽂章教程，代码开源。
教材：推荐《流畅的Python》，书看完有些难度，但是哪来当个⼿册⽤，很⽅便，哪些语法忘记了，翻阅⼀番，必能有所收获。
C++ 是⼀种⾯向对象的程序设计语⾔，⽆论你是做算法，还是做开发，亦或者是做测开。C++ 都应该掌握，它是⼀个基础的编程语⾔。学会了这门编程语⾔，再学其它，就会更得⼼应⼿。
视频：这部分推荐慕课⽹的免费教程，很好的⼊门视频，⽼师讲得绘声绘⾊、形象⽣动、通熟易懂。
⼀共分为 7 章，每章视频的时间是 2-3 个⼩时，半个⽉可以轻松刷完，学习顺序是：
C++远征之起航篇
C++远征之离港篇
C++远征之封装篇（上）set to
C++远征之封装篇（下）
C++远征之继承篇
大学python入门教程
C++远征之多态篇
C++远征之模板篇
教材：推荐被誉为“圣经”的《C++ Primer》，经典巨著，⾮常棒的书。
编程语⾔基础学完了，接下来就是数据结构与算法。
数据结构与算法是程序员的内功，每⼀个⼯程师的必修课。
数据结构的学法，我推荐是直接看书，⼀边学习⼀边刷题，同时进⾏，这样学的速度快。
就如同书名⼀样，这是⼀本像⼩说⼀样有趣的算法⼊门书，⾮常易懂，强烈推荐。
可以与这本书⼀同学习的，就是《剑指Offer》，⾥⾯讲解了 66 道+ 常见数据结构题，解析思路，简单易懂。
两门书⼀起看，轻松⼊门数据结构与算法。
不过《剑指Offer》讲解的代码都是 C/C++，没有 Python 版本，想看 Python 版本的，可以看我整理的教程，C++ 和 Python 都有实现和讲解，题⽬已按照类型划分好。
两本书都看完，题也刷完了，那就算是⼊门了。
想进阶，进⼀步学习，直接上 LeetCode。

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