外包干了四年，废了...

先说一下自己的情况。大专生，18年通过校招进入湖南某软件公司，干了接近4年的CRUD，今年年上旬，感觉自己不能够在这样下去了，长时间呆在一个舒适的环境会让一个人堕落！而我已经在一个企业干了四年的CRUD，已经让我变得不思进取，谈了2年的女朋友也因为我的心态和工资和我分手了。于是，我决定要改变现状，开发卷不过他们，我跑AI了。现在AI不但工作轻松，而且工资还高。

刚开始准备时，自己都蒙了，虽然我有编程基础，但不知道从哪里学起啊。

没办法，我找到了我在腾讯的老哥，作为他的小老表，在他了解了我的情况后，直接甩给我一个网盘，说到：“去吧，这里有你需要的所有东西，不要来找我了，我都嫌丢人！”。

盘里头一本机器学习、深度学习实践经验宝典。作为一本 AI 实战圣经，本书主要教你如何在实践中使机器学习算法的实战经验(附下载地址)。

这套资料我感觉很有用，分享给大家一起看看

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目录

开发集与测试集

开发集和测试集提供了一个可以很快的观察算法效果的环境，作用就是引导你们去发现建立机器学习系统最重要的方向。

偏差和方差

在机器学习的面试中，能不能讲清楚偏差方差，经常被用来考察面试者的理论基础。偏差方差看似很简单，但真要彻底地说明白，却有一定难度。本文将帮助你解释清楚偏差和方差的相关问题。

人类表现水平

然而，很多任务对于我们人类来说，都能够几近完美地完成，达到人类的表现水平便是机器学习试图去模仿、实现的。

优化验证测试

不管是机器学习，推荐系统，图像识别还是自然语言处理，都需要有一定量的测试数据来进行运行测试。本文帮助你了解一般这些项目都要测试什么，要进行什么类型的测试。

端到端的学习

流水线组件

目前市面上绝大部分机器学习的书侧重于模型理论与证明推导，鲜有涉及工程产品实践，然而在工作中，这往往是重点与难点。这本书是Ng在机器学习工程实践中的经验总结，非常实用且独一无二的一本书，短小精悍但干货十足，强烈推荐给从事数据领域的团队与个人。

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