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机器学习路线

机器学习路线

 

一、机器学习相关概念

机器学习常见问题：分类问题、回归问题、强化学习问题、聚类问题

机器学习解决问题的思路：特征工程、目标函数、评估函数、模型

二、编程基础

Offline：

shell

Python：基本语法、pipenv、numpy、pandas、sklearn

Online：

Java、C++

三、机器学习基础

LR模型

数学基础

微积分：梯度下降法

线性代数：矩阵运算

概率论与数理统计：最大似然估计

凸优化

信息论：熵

四、机器学习模型

传统机器学习算法

树模型、贝叶斯模型

深度学习算法

FNN、RNN、CNN

五、项目实战

大数据工具

Hadoop、HBase、Hive、Spark

机器学习工具

TensorFlow、PyTorch、XGBoost

项目

自然语言处理：垃圾短信识别、序列标注

图像处理：ImageNet、Fashion-Mnist

论文

经典论文阅读、github源码

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