现在大家平时会遇到很多不错的机器学习资源，但是大多数情况下，资源比较分散，不方便集中管理和查阅。更重要的是往往很难找到一个系统完整的资源导航，形成系统的学习路线，方便搜索。
重磅！今天小编在网上“闲逛”的时候发现了一个超级棒的机器学习优质资源分类导航。至少节约大家 50% 的时间。
下面详细给大家介绍一下！
首先，放上这个机器学习优质资源分类导航的网站：
https://madewithml.com/topics/
该网站整理收集了机器学习最佳的资源，并持续更新中。如果你正在寻找当前的热门内容，请查看主页。如果你在没有看到想要的主题，你可以使用顶部的搜索栏来搜索它。
该网站总共收集了 10 大主题内容，分别是：
- 框架
- 算法
- 自然语言处理
- 机器视觉
- 综合
- 概念
- 数据、模型和训练
- 全栈
- 工业
- 收藏
下面，分别来看一下！
1. 框架
这部分主要收集了一些编程用的框架，例如最常见的 Python、Numpy、TensorFlow 等。点开相应的框架，就会跳转到比较全面的关于该框架的资源。
例如 Python：
除了 Getting started，还有 Tutorials、Toolkits、Research、Recent 等，内容真的太丰富了。
2. 算法
算法部分是比较核心的主题。包含了各个机器学习主要算法和理论，例如：线性代数、最大似然估计（MLE）、线性回归、支持向量机（SVM）、对抗生成网络（GAN）等。每个内容下都包含了丰富的内容。
这部分列举了用于搜索非常有趣的集合的标签列表。
总结
可以不说这是一份超赞的机器学习优质资源的分类导航。工欲善其事必先利其器，这个利器记得收藏哦！
最后，再次放上该分类导航的网站：
https://madewithml.com/topics/
