目錄

一、機(jī)器學(xué)習(xí)概念入門

二、機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)

三、機(jī)器學(xué)習(xí)語言基礎(chǔ)之Python語言

四、Python數(shù)據(jù)分析庫實戰(zhàn)

五、用戶標(biāo)簽預(yù)測項目實戰(zhàn)

六、推薦系統(tǒng)

七、CTR點擊率預(yù)估實戰(zhàn)

八、機(jī)器學(xué)習(xí)面試必備

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隨著人工智能的發(fā)展，從事機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等相關(guān)工作，包括推薦算法工程師、數(shù)據(jù)挖掘工程師、機(jī)器學(xué)習(xí)工程師，填補人工智能領(lǐng)域人才稀缺就業(yè)前景非常好，因此學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的人越來越多。不過這一方面的要求也很高的啦~

機(jī)器學(xué)習(xí)是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科，接下來小編介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的的內(nèi)容：?

一、機(jī)器學(xué)習(xí)概念入門

學(xué)習(xí)內(nèi)容：

• 課程設(shè)置及大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)區(qū)別
• 大數(shù)據(jù)時代究竟改變了什么
• 大數(shù)據(jù)架構(gòu)體系和機(jī)器學(xué)習(xí)在大數(shù)據(jù)架構(gòu)位置
• 以推薦系統(tǒng)為例
• 人工智能應(yīng)用場景
• 人工智能各概念的區(qū)別和聯(lián)系
• 什么是機(jī)器學(xué)習(xí)問題
• 基于規(guī)則的學(xué)習(xí)和基于模型的學(xué)習(xí)
• 機(jī)器學(xué)習(xí)各概念詳解
• 機(jī)器學(xué)習(xí)概念補充及分類淺析
• 監(jiān)督學(xué)習(xí)詳解
• 無監(jiān)督學(xué)習(xí)詳解
• 半監(jiān)督學(xué)習(xí)詳解
• 強(qiáng)化學(xué)習(xí)和遷移學(xué)習(xí)
• 機(jī)器學(xué)習(xí)三要素理解
• 機(jī)器學(xué)習(xí)模型選擇
• 進(jìn)入機(jī)器學(xué)習(xí)最佳時機(jī)

二、機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)

學(xué)習(xí)內(nèi)容：

• 高中基礎(chǔ)
• sigmod函數(shù)求導(dǎo)
• tanh函數(shù)
• 凸函數(shù)
• 機(jī)器學(xué)習(xí)高數(shù)必備

三、機(jī)器學(xué)習(xí)語言基礎(chǔ)之Python語言

學(xué)習(xí)內(nèi)容：

• 機(jī)器學(xué)習(xí)語言基礎(chǔ)
• python基礎(chǔ)介紹
• Python安裝及第三方庫使用
• 安裝Anaconda及組件介紹
• jupyter詳解
• Pycharm和Anaconda整合
• Python3編碼和解碼原理
• 包的導(dǎo)入多種形式
• Python數(shù)據(jù)類型
• Python隨機(jī)數(shù)和常變量表示
• Python輸入詳解
• Python格式化輸出
• 機(jī)器學(xué)習(xí)語言-Python快捷鍵

四大數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)詳解學(xué)習(xí)內(nèi)容：

• list集合
• list函數(shù)詳解
• tuple函數(shù)詳解
• dict數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)詳解
• dict函數(shù)詳解
• 集合的內(nèi)容
• 列表表達(dá)式
• 元祖和生成器推導(dǎo)式
• 函數(shù)類型詳解
• 參數(shù)類型
• lambda和reduce含糊
• 條件控制語句
• 文件讀寫異常信息
• 面向?qū)ο筮^程
• GUI程序設(shè)計

四、Python數(shù)據(jù)分析庫實戰(zhàn)

Python數(shù)據(jù)分析庫實戰(zhàn)學(xué)習(xí)內(nèi)容：

• 卷積操作實踐
• 隨機(jī)數(shù)創(chuàng)建方式
• array創(chuàng)建方式
• 矩陣的其他創(chuàng)建方式
• 矩陣的分析方法
• 矩陣的運算及分解實戰(zhàn)詳解
• Series
• DataFrame的詳解
• Pandas統(tǒng)計計算實踐
• Pandas的讀取文件操作

Python數(shù)據(jù)分析庫實戰(zhàn)學(xué)習(xí)內(nèi)容：

• 矩陣基礎(chǔ)知識詳解
• 了解其他矩陣
• 矩陣分解
• 特征降維及PCA引入
• 新坐標(biāo)基的表示
• PCA算法思想及步驟
• PCA算法舉例
• PCA實踐
• matplotlib繪圖基礎(chǔ)
• Matlotlib繪制不同圖形
• Grid和legend實戰(zhàn)
• 基礎(chǔ)方式繪制圖形
• 機(jī)器學(xué)習(xí)語言-面相對象方式繪制及總結(jié)

五、用戶標(biāo)簽預(yù)測項目實戰(zhàn)

1、用戶畫像標(biāo)簽預(yù)測實戰(zhàn)學(xué)習(xí)內(nèi)容：

• 機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用
• 用戶畫像基礎(chǔ)
• 理解用戶畫像數(shù)據(jù)
• 應(yīng)用標(biāo)簽系統(tǒng)
• 用戶畫像建模基礎(chǔ)
• 決策時引入
• 基于規(guī)則建樹
• 構(gòu)建決策樹三要素及熵定義
• ID3算法及改進(jìn)
• 剪枝
• 如何計算信息增益舉例
• 相親數(shù)據(jù)集實戰(zhàn)
• 相親數(shù)據(jù)集實踐改進(jìn)
• iris鳶尾花識別
• 手寫體識別數(shù)據(jù)

2、集成學(xué)習(xí)算法學(xué)習(xí)內(nèi)容：

• Gini系數(shù)詳解
• Cart樹舉例
• Gini系數(shù)演變過程
• 集成學(xué)習(xí)分類
• 數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)-隨機(jī)森林原理詳解
• Bagging算法
• 模型偏差和方差理解
• 數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)
• Adaboost算法詳解
• Adaboost算法數(shù)學(xué)原理
• Adaboost算法原理舉例
• Adaboost算法推廣到多分類
• GBDT算法了解

六、推薦系統(tǒng)

1、推薦系統(tǒng)入門：

• 模型保存
• 交叉驗證方法
• 網(wǎng)格搜索
• 管道pipeline
• 什么是推薦系統(tǒng)及了解推薦引擎
• 推薦系統(tǒng)算法簡介
• 用戶的相似度和物品相似度度量
• 相似度計算
• UserCF
• itemCF
• UserCF和ItemCF區(qū)別和聯(lián)系
• 代碼講解
• UserCF代碼實戰(zhàn)
• ItemCF
• 架構(gòu)設(shè)計

2、推薦案例實戰(zhàn)：

• 基于KNN推薦詳解
• 基于surprise庫API實踐
• 基于surprise電影推薦
• 基于SVD分解
• 音樂推薦
• SaprkMllib簡介
• Spark MLLIB的Vec
• SparkMLLIB基本數(shù)據(jù)類型及統(tǒng)計量實現(xiàn)
• SparkMLLIB特征處理
• 1SparkMLLIB隨機(jī)森林及GBDT
• LFM隱因子分解理論基礎(chǔ)
• SparkALS推薦
• SparkALS代碼實戰(zhàn)

3、電商數(shù)據(jù)推薦案例實戰(zhàn)學(xué)習(xí)內(nèi)容：

• 推薦算法基于知識的推薦簡介
• 使用關(guān)聯(lián)挖掘算法的基礎(chǔ)概念
• Apriori算法
• 候選項集產(chǎn)生其他方法
• Apriori算法舉例
• Aprori算法和FPGrowth算法總結(jié)
• FPGrowth算法Spark實現(xiàn)詳解
• FPGrowth實戰(zhàn)推薦算法項目
• 基于內(nèi)容的推薦簡介
• 推薦算法-樸素貝葉斯算法及推薦適應(yīng)
• 圖數(shù)據(jù)庫

七、CTR點擊率預(yù)估實戰(zhàn)

學(xué)習(xí)內(nèi)容：

• 推薦算法
• Ctr業(yè)務(wù)描述
• 混合推薦算法(架構(gòu))
• 推薦系統(tǒng)評測方法
• 推薦項目實例簡介
• 天池比賽
• LR基礎(chǔ)
• LR原理詳解
• 各大平臺使用Ctr技術(shù)架構(gòu)
• Ctr的前沿技術(shù)

八、機(jī)器學(xué)習(xí)面試必備

學(xué)習(xí)內(nèi)容：

• 機(jī)器學(xué)習(xí)面試必備
• 簡歷寫法及注意事項

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的机器学习入门要学习什么内容呢？的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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