大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于统计学习方法李航的问题，于是小编就整理了1个相关介绍统计学习方法李航的解答，让我们一起看看吧。
关于人工智能学习路线图，有哪些？
大家常说的人工智能其实包含了自然语言处理（NLP）、机器视觉（CV）、数据挖掘（DM）三个大方向。这些大方向下面又有以下分类的小方向：
NLP：机器翻译、文本分类、知识图谱、文本相似度计算、语音识别、情感计算、自动摘要、聊天机器人等等
CV：行人检测、人脸识别、自动驾驶、图像分类、目标检测、智能安防等等
DM：广告计算、推荐系统、用户画像、各类预测分类任务等等，DM很多领域也需要用到 NLP 的知识。
所以你看，人工智能有这么多方向，每个方向都有它自己的学习路线和学习重点。
但是不管你将来想走哪个路线，它们所需要的基础知识都是大体相通的，现在我给你推荐一些人工智能的基础学习路线吧。
一、编程语言
首选建议你使用Python入门，当然之后根据需要可能需要学习其他高性能语言，比如C++、JAVA 等。
首先需要学习Python的基础语法知识，你去网上随便找一个在线教程或者买一本入门书籍，耐着性子看一遍，按着教程敲一遍代码就可以学会了。
其次你还需要学习Python的一些常用库，比如 Numpy, pandas，matplotlib等，这些库建议你看一看《利用Python进行数据分析·》这本书，学一遍记住有哪些功能API就行，用到的时候不记得了再常翻翻。
二、数学基础
人工智能专业对数学的要求相比于其他编程方向更高、更多。尤其你需要有统计学、概率论、线性代数的基础，至少要求达到本科理工科所需要的水平吧。
三、数据结构和算法能力
不管你学哪种编程语言，这个是必须要有的，不需要你理解多深，只需要你知道有哪些数据结构算法，用的时候能想起来。
四、机器学习、深度学习框架
推荐使用 sklearn 入门传统机器学习算法，后期针对需要学习 spark ；推荐使用 keras、pytorch 入门深度学习算法，这两个框架对新比较友好，你也可以学习tensorflow，它在工业界用的比较多。
五、机器学习、深度学习书籍推荐
李航的《统计学习方法》
周志华的《机器学习》
三巨头合著的《深度学习》
这些书籍都有很多配套的学习资源，多用百度搜一搜。
好了学完上面的基础，你可以确定往哪个方向深入学习了，然后再针对学习吧。
如果我的回答对你有帮助的话可以点个赞哦~
当然你也可以关注我，可以去我的主页看看，我上传了一些Python和深度学习相关的视频，后期也将持续上传这个方面的教程。
人工智能开发一般从Python开始，不过对数学与统计学有要求，尤其是概率统计。
1.不过Python仅仅是编程语言，你应该首先还要选择一个发展方向，学习特定方向的Python模块，比如数据分析与挖掘、爬虫工程师、Web开发、自动化运维、自动化测试，甚至人工智能。Web开发小型是PHP居多，中大型Web应用Java独霸天下Python很难抗衡。自动化测试与运维已经脱离了软件开发主方向，工资与发展的话相比来说没有开发与数据分析好。总体来讲用Python做数据分析甚至人工智能是最好得方向，不过人工智能难度要高，对学历与学校也有要求，建议从数据分析入行，未来向大数据甚至人工智能方向发展是不错的选择，这也是Python语言最有优势的领域。人工智能学习总体路线图：数据科学中统计学基础-->Python核心编程-->Python数据科学/数据分析-->机器学习-->深度学习-->选择数据挖掘/计算机视觉/自然语言处理/语音技术中的一个方向.
2.不过不是科班出身，走人工智能方向要费劲得多，数学与统计要好！
3.IT技术发展到现在，编程语言Python是较好的选择。
4.数据岗位发展方向，都是比较新型的职位，数据分析员、数据分析师、数据产品经理、数据总监、首席数据官等等，从数据分析员、初级数据分析师（就是表哥表姐哦）入行，逐步发展！
5.Python推荐书籍：
Python书籍建议，以下推荐的书都是本人看完了的，许多书比较之后的结果，建议按顺序学习，并且多动手实践。视频就不推荐了，想了解数据分析师的发展情况可以关注我，里面不少视频！
1.Python入门级别，比较经典，边看便动手，程序就是写出来的：
https://item.jd.com/11993134.html
2.Python高级，网络/Web核心技术写的不错
https://item.jd.com/11936238.html
3.数据分析、数据科学方向必读书籍，Pandas创始人写的：
https://item.jd.com/12398725.html
4.Python数据分析与数据化运营（第2版），作者是数据分析达人，案例实用
https://item.jd.com/12629982.html
5.PYTHON3网络爬虫开发实战，爬虫经典，全面！
https://item.jd.com/26623764542.html
6.软件开发就得动手做，君子动口不动手过时了，从基础到数据分析的小项目都有：
https://item.jd.com/12512461.html
到以上可以向数据分析与爬虫方向发展，爬虫一般结合数据分析。
一下就是往数据挖掘、人工智能机器学习、深度学习发展了。
7.Python机器学习入门基础，上手快。
https://item.jd.com/12301195.html
8.深度学习入门，从最基础开始，学起来轻松：
https://item.jd.com/12403048.html
9.人工智能发展最快最有前景的分支就是机器学习，经典之作《Python
深度学习》，Keras框架作者写的，主要是使用Keras框架。
https://item.jd.com/12409581.html
其他人工智能框架（Tensorflow/PyTorch）与分支，比如计算机视觉、自然语言处理、语音输入等等分支各有不错的书籍，抽空再贴上来。
《数据分析师，您了解吗？》西瓜视频合集
https://www.ixigua.com/pseries/6802012202610983435_6802008605076750859
《机器学习入门系列》西瓜视频合集
https://www.ixigua.com/pseries/6803957129586672140_6803859387329806855
到此，以上就是小编对于统计学习方法李航的问题就介绍到这了，希望介绍关于统计学习方法李航的1点解答对大家有用。