Moz 的学习中心：重定向
301 重定向 – 如何重定向您的网站
تلاش کنسول 帮助：使用 301 重定向更改页面网址
好了，伙计们，就这样吧！就像《最后的绝地武士》的结局一样，。别害怕！我们的博客编辑非常喜欢我的笑话，因此他答应为我写更多的博客文章。所以，我需要你的帮助！您是否发现自己面临 SEO 难题，而且似乎没有直接的解决方案？请在评论中告诉我。我知道一个可以提供帮助的 Moz 工具，也许您可以启发另一篇 Quick Fix 帖子！
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如果您仍然有兴趣寻找更多解决方案，这里列出了我最喜欢的一些资源：
SEO 学习中心：如果您需要复习 SEO 基础知识 按行业划分的特定数据库 或需要进行直觉检查，学习中心可以为您提供帮助。
Moz SEO 培训：无论您是需要掌握下一项技能还是为您的团队复习基础知识，现场培训课程都可以提供帮助。
我们的 Next Level 博客系列专注于帮助您使用 Moz Pro 解决 SEO 问题。我们涵盖许多主题：
如何在一个页面上定位多个关键词。
我已经优化了我的网站，但仍然没有排名——救命！
地理修改搜索、本地结果以及如何跟踪适合您业务的正确关键字和位置
寻找珍珠：长尾关键词指南
展示您的结果：如何创建相关且引人入胜的 SEO 报告
保持冷静！
以下是我推荐的方案：
1. 入门（预计 60 小时）
从针对短内容的初学者开始。这将使 布伦娜·克莱曼 社交媒体社区经理 您能够以最少的时间投入获得正在发生的事情的摘要。
花三个小时学习
的机器学习 101 幻灯片：两年的钻研，这样你就不必了.
花两个小时观 دیکھیں جوش گورڈن گوگل {ML} 食谱 YouTube 播放列表۔
注册Sam DeBrule 的机器学习新闻通讯。
完成谷歌的机器学习速成课程。
开始在车里、锻炼时和/或用手和眼睛进行其他活动时收听OCDevel 的机器学习指（跳过第 1、3、16、21 和 26 集）
投入两天时间完成Kaggle 的机器学习轨迹第 1 部分.
2. 准备投入（预计 80 小时）
到那时，学习者就会了解他们的兴趣程度。继续关注尽快应用相关信息的内容。
每周投入
周، میںFast.ai上。 如果您有朋友/导师可以帮助您完成 AWS 设置，那么绝对可以依赖安装中以友是 ML 的糟糕部分）۔
使用 Scikit-Learn 和 TensorFlow 进行实践机器学习：，并立即阅读前两章。然后将其作为Fast.ai课程的补充。
3. 拓宽视野（预计115小时）
如果您已经读完了最后一部分,但仍然渴望了解更多知识،请继续拓 安圭拉讯息 宽您的视野。 阅读专注于教授机器学习广度的内容- 对算法试图实现的目标（无论是视觉还是数学）建立直觉.
开始观看视频并参与Udacity 的机器学习简介（由 Sebastian Thrun 和 Katie Malone 主持）。
完成Andrew Ng 的 Coursera 机器学习课程
您的后续步骤
到此时，你已经拥有 AWS 运行实例、数学基础和机器学习的广阔视野。这是您确定自己想做什么的起点。
你应该能够根据你的兴趣确定下一步，无论是参加 Kaggle 比赛； Fast.ai 第二部分；通过模式识别和机器学习深入研究数学，作者：کرسٹوفر بشپ；在 Coursera 上提供 Andrew Ng 的新 Deeplearning.ai课程；了解有关特定技术栈的更多信息（TensorFlow、Scikit-Learn、Keras、Pandas、Numpy等）；或者将机器学习应用于你的问题.
为什么我推荐这些步骤和资源？
我没有资格写有关机器学习的文章。我没有博士学位。我在大学时选修了一门统计课，这是我第一次真正理解“战斗或逃跑”反应。更糟糕的是，我的编码技能很有限（最好的情况是，它们也只是来自 Stack Overflow 的逆向工程代码片段）。尽管我有很多缺点，但这篇文章必须由像我这样的普通人来写。
从统计学上来说
我们大多数人都是平均水平的（啊，钟形曲线/高斯分布总是会影响到我们）。因为我不执着于任何精英情怀，所以我可以真实地对待你。下面是我对所上过的所有课程的评论的高级总结，以及如果可以重新开始，我将如何学习机器学习的计划。单击展开每个课程，可查看带有注释的完整版本。
机器学习课程的深入评论：
开始。