机器学习入门神课！【10分钟搞懂】
本帖最后由 不二如是 于 2024-1-26 11:52 编辑在线学习：
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学习机器学习可以分为几个阶段，鱼油们可以参考。
1. 基础数学知识
线性代数：矩阵运算、向量空间、特征向量与特征值。
微积分：函数的极限、导数、积分、多元微积分。
概率论与统计：概率分布、数理统计、假设检验。
2. 编程基础
Python：由于其在数据科学领域的广泛应用，Python 是学习机器学习的首选语言。
Python 数据科学库：NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn 等。
3. 机器学习理论
机器学习基础：了解监督学习、无监督学习、半监督学习和增强学习的概念。
算法与模型：线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等。
模型评估：交叉验证、ROC 曲线、精确度、召回率、F1 分数等。
4. 实战经验
项目实践：通过参与真实项目来应用所学知识，比如Kaggle竞赛。
模型调优：学会如何使用超参数调优和模型集成方法来改进模型性能。
5. 深度学习
神经网络：理解前馈神经网络、激活函数、损失函数和反向传播算法。
深度学习框架：熟练掌握至少一个深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch。
卷积神经网络和循环神经网络：用于图像识别和序列数据处理的深度学习模型。
6. 高级主题
自然语言处理：学习如何处理文本数据，应用如LSTM、GRU、BERT等模型。
增强学习：理解如何设计代理来在环境中学习策略。
生成模型：掌握GANs和变分自编码器等。
7. 持续学习
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