【机器学习学习脉络】

机器学习学习脉络

基础知识

  • 数学基础
    • 线性代数
    • 概率论与数理统计
    • 微积分
    • 最优化理论
  • 编程基础
    • Python编程语言
    • 数据结构与算法
    • 软件工程原则
  • 计算机科学基础
    • 操作系统
    • 网络通信
    • 数据库系统

机器学习概论

  • 定义与发展历程
  • 机器学习的主要任务和应用领域
  • 基本术语和概念

监督学习

  • 线性回归
  • 逻辑回归
  • 决策树与随机森林
  • 支持向量机(SVM)
  • K近邻法(KNN)
  • 梯度提升树(GBDT)
  • 模型选择与评估
    • 过拟合与欠拟合
    • 正则化
    • 交叉验证

无监督学习

  • 聚类
    • K均值聚类
    • 层次聚类
  • 降维
    • 主成分分析(PCA)
    • t-SNE
  • 关联规则学习
    • Apriori算法
    • FP-Growth算法

深度学习

  • 神经网络基础
    • 感知机模型
    • 反向传播算法
  • 卷积神经网络(CNN)
    • 图像分类任务
    • 经典网络结构(AlexNet, VGG, ResNet等)
  • 循环神经网络(RNN)
    • 序列建模
    • LSTM与GRU
  • 深度生成模型
    • 自编码器
    • 生成对抗网络(GAN)
  • 深度强化学习
    • MDPs与Q-Learning
    • 策略梯度方法
    • AlphaGo案例

特征工程与数据预处理

  • 数据清洗
    • 缺失值处理
    • 异常值检测
  • 特征选择
    • 过滤式方法
    • 包裹式方法
    • 嵌入式方法
  • 特征变换
    • 归一化与标准化
    • 特征编码(独热编码、标签编码等)
  • 数据集划分
    • 训练集、验证集、测试集

模型评估与优化

  • 损失函数与风险函数
  • 性能度量
    • 准确率、召回率、F1分数
    • ROC曲线与AUC值
  • 超参数优化
    • 网格搜索
    • 随机搜索
    • 贝叶斯优化
  • 模型融合与集成学习
    • Bagging
    • Boosting
    • Stacking

实践与应用

  • 机器学习框架使用
    • Scikit-learn
    • TensorFlow
    • PyTorch
  • 实战项目
    • Kaggle竞赛参与
    • 实际问题解决案例(如图像分类、自然语言处理、推荐系统等)
  • 部署与监控
    • 模型部署
    • 性能监控
    • 模型迭代与更新

进阶学习

  • 强化学习深入
  • 概率图模型
    • 隐马尔可夫模型(HMM)
    • 条件随机场(CRF)
  • 高维数据处理与降维技术
  • 大规模机器学习系统
  • 隐私保护与机器学习
  • 自动化机器学习(AutoML)

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