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机器学习入门要学习什么内容呢？

目录

一、机器学习概念入门

二、机器学习数学基础

三、机器学习语言基础之Python语言

四、Python数据分析库实战

五、用户标签预测项目实战

六、推荐系统

七、CTR点击率预估实战

八、机器学习面试必备

随着人工智能的发展，从事机器学习、数据挖掘等相关工作，包括推荐算法工程师、数据挖掘工程师、机器学习工程师，填补人工智能领域人才稀缺就业前景非常好，因此学习机器学习的人越来越多。不过这一方面的要求也很高的啦~

机器学习入门要学习什么内容呢？_第1张图片

机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科，接下来小编介绍机器学习的的内容： 

一、机器学习概念入门

学习内容：

  • 课程设置及大数据和机器学习区别
  • 大数据时代究竟改变了什么
  • 大数据架构体系和机器学习在大数据架构位置
  • 以推荐系统为例
  • 人工智能应用场景
  • 人工智能各概念的区别和联系
  • 什么是机器学习问题
  • 基于规则的学习和基于模型的学习
  • 机器学习各概念详解
  • 机器学习概念补充及分类浅析
  • 监督学习详解
  • 无监督学习详解
  • 半监督学习详解
  • 强化学习和迁移学习
  • 机器学习三要素理解
  • 机器学习模型选择
  • 进入机器学习最佳时机

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二、机器学习数学基础

学习内容：

  • 高中基础
  • sigmod函数求导
  • tanh函数
  • 凸函数
  • 机器学习高数必备

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三、机器学习语言基础之Python语言

学习内容：

  • 机器学习语言基础
  • python基础介绍
  • Python安装及第三方库使用
  • 安装Anaconda及组件介绍
  • jupyter详解
  • Pycharm和Anaconda整合
  • Python3编码和解码原理
  • 包的导入多种形式
  • Python数据类型
  • Python随机数和常变量表示
  • Python输入详解
  • Python格式化输出
  • 机器学习语言-Python快捷键

四大数据结构详解学习内容：

  • list集合
  • list函数详解
  • tuple函数详解
  • dict数据结构详解
  • dict函数详解
  • 集合的内容
  • 列表表达式
  • 元祖和生成器推导式
  • 函数类型详解
  • 参数类型
  • lambda和reduce含糊
  • 条件控制语句
  • 文件读写异常信息
  • 面向对象过程
  • GUI程序设计

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四、Python数据分析库实战

Python数据分析库实战学习内容：

  • 卷积操作实践
  • 随机数创建方式
  • array创建方式
  • 矩阵的其他创建方式
  • 矩阵的分析方法
  • 矩阵的运算及分解实战详解
  • Series
  • DataFrame的详解
  • Pandas统计计算实践
  • Pandas的读取文件操作

Python数据分析库实战学习内容：

  • 矩阵基础知识详解
  • 了解其他矩阵
  • 矩阵分解
  • 特征降维及PCA引入
  • 新坐标基的表示
  • PCA算法思想及步骤
  • PCA算法举例
  • PCA实践
  • matplotlib绘图基础
  • Matlotlib绘制不同图形
  • Grid和legend实战
  • 基础方式绘制图形
  • 机器学习语言-面相对象方式绘制及总结

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五、用户标签预测项目实战

1、用户画像标签预测实战学习内容：

  • 机器学习应用
  • 用户画像基础
  • 理解用户画像数据
  • 应用标签系统
  • 用户画像建模基础
  • 决策时引入
  • 基于规则建树
  • 构建决策树三要素及熵定义
  • ID3算法及改进
  • 剪枝
  • 如何计算信息增益举例
  • 相亲数据集实战
  • 相亲数据集实践改进
  • iris鸢尾花识别
  • 手写体识别数据

2、集成学习算法学习内容：

  • Gini系数详解
  • Cart树举例
  • Gini系数演变过程
  • 集成学习分类
  • 数据挖掘实战-随机森林原理详解
  • Bagging算法
  • 模型偏差和方差理解
  • 数据挖掘实战
  • Adaboost算法详解
  • Adaboost算法数学原理
  • Adaboost算法原理举例
  • Adaboost算法推广到多分类
  • GBDT算法了解

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六、推荐系统

1、推荐系统入门：

  • 模型保存
  • 交叉验证方法
  • 网格搜索
  • 管道pipeline
  • 什么是推荐系统及了解推荐引擎
  • 推荐系统算法简介
  • 用户的相似度和物品相似度度量
  • 相似度计算
  • UserCF
  • itemCF
  • UserCF和ItemCF区别和联系
  • 代码讲解
  • UserCF代码实战
  • ItemCF
  • 架构设计

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2、推荐案例实战：

  • 基于KNN推荐详解
  • 基于surprise库API实践
  • 基于surprise电影推荐
  • 基于SVD分解
  • 音乐推荐
  • SaprkMllib简介
  • Spark MLLIB的Vec
  • SparkMLLIB基本数据类型及统计量实现
  • SparkMLLIB特征处理
  • 1SparkMLLIB随机森林及GBDT
  • LFM隐因子分解理论基础
  • SparkALS推荐
  • SparkALS代码实战

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3、电商数据推荐案例实战学习内容：

  • 推荐算法基于知识的推荐简介
  • 使用关联挖掘算法的基础概念
  • Apriori算法
  • 候选项集产生其他方法
  • Apriori算法举例
  • Aprori算法和FPGrowth算法总结
  • FPGrowth算法Spark实现详解
  • FPGrowth实战推荐算法项目
  • 基于内容的推荐简介
  • 推荐算法-朴素贝叶斯算法及推荐适应
  • 图数据库

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七、CTR点击率预估实战

学习内容：

  • 推荐算法
  • Ctr业务描述
  • 混合推荐算法(架构)
  • 推荐系统评测方法
  • 推荐项目实例简介
  • 天池比赛
  • LR基础
  • LR原理详解
  • 各大平台使用Ctr技术架构
  • Ctr的前沿技术

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八、机器学习面试必备

学习内容：

  • 机器学习面试必备
  • 简历写法及注意事项

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    为div设置如下样式：   div{filter:alpha(Opacity=80);-moz-opacity:0.5;opacity: 0.5;}        说明： 1、filter：对win IE设置半透明滤镜效果，filter:alpha(Opacity=80)代表该对象80%半透明，火狐浏览器不认2、-moz-opaci
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        单例模式，很多初学者认为单例模式很简单，并且认为自己已经掌握了这种设计模式。但事实上，你真的了解单例模式了么。   一，单例模式的5中写法。（回字的四种写法，哈哈。）     1，懒汉式           （1）线程不安全的懒汉式 public cla
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