以下是一个推荐的机器学习学习路径，从基础知识到高级应用，逐步深入。
基础阶段
- 数学基础：线性代数、概率论与数理统计、微积分。
- 编程基础：Python 或 R 语言。
- 机器学习基础：监督学习、非监督学习、强化学习。
进阶阶段
- 深度学习：神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）。
- 数据预处理：数据清洗、特征工程、数据可视化。
- 模型评估与优化：交叉验证、超参数调优、模型选择。
高级阶段
- 领域知识：根据具体应用场景学习相关领域的知识。
- 高级算法：集成学习、迁移学习、多智能体系统。
- 实践应用：项目实战、竞赛参与。
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