【圖解機器學習】
機器學習路線圖：
【1】● http://blogs.sas.com/content/subconsciousmusings/2017/04/12/machine-learning-algorithm-use/
【2】● http://scikit-learn.org/stable/tutorial/machine_learning_map/index.html
【3】● 10大機器學習算法 https://www.gitbook.com/book/wizardforcel/dm-algo-top10
【1-SAS】推薦路線如下This resource is designed primarily for beginner to intermediate data scientists or analysts who are interested in identifying and applying machine learning algorithms to address the problems of their interest.
【2-scikit-learn】框架圖如下：
工具
●把mov文件在線轉換爲動圖 https://convertio.co/zh/mov-gif/ 或者 https://cloudconvert.com/mov-to-gif
●gif 編輯工具 https://ezgif.com
如果你像想要自己構建機器學的算法，可以用到的一些數學基礎類庫
●Numeric Javascript 是基於JavaScript的數值計算和分析的類庫，提供線性代數，複數計算等功能。
●Mathjs 另一個基於JavaScript的數學計算庫，這個和前一個可以看作是和Python的numpy／scipy／sympy 對應JavaScript的庫。
Victorjs 2D向量庫
代碼和演示動畫
●我的Codepen Collection 包含了所有的演示代碼
●我的github包含了所有的演示動畫
基於JavaScript的機器學習的類庫和演示
●Machine learning tools in JavaScript 基於JavaScript的機器學習庫，本文中的一些演示用到了該庫。
●另一個基於JavaScript的機器學習庫，沒有前一個功能多，也沒有前一個活躍，但是有很好的演示
●不錯的演示，有三種迴歸和一個聚類