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本帖最后由 不二如是 于 2024-1-26 11:52 编辑
在线学习:
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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