目錄

一、機器學習概念入門

二、機器學習數(shù)學基礎

三、機器學習語言基礎之Python語言

四、Python數(shù)據(jù)分析庫實戰(zhàn)

五、用戶標簽預測項目實戰(zhàn)

六、推薦系統(tǒng)

七、CTR點擊率預估實戰(zhàn)

八、機器學習面試必備

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

機器學習是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統(tǒng)計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科，接下來小編介紹機器學習的的內容：?

一、機器學習概念入門

學習內容：

• 課程設置及大數(shù)據(jù)和機器學習區(qū)別
• 大數(shù)據(jù)時代究竟改變了什么
• 大數(shù)據(jù)架構體系和機器學習在大數(shù)據(jù)架構位置
• 以推薦系統(tǒng)為例
• 人工智能應用場景
• 人工智能各概念的區(qū)別和聯(lián)系
• 什么是機器學習問題
• 基于規(guī)則的學習和基于模型的學習
• 機器學習各概念詳解
• 機器學習概念補充及分類淺析
• 監(jiān)督學習詳解
• 無監(jiān)督學習詳解
• 半監(jiān)督學習詳解
• 強化學習和遷移學習
• 機器學習三要素理解
• 機器學習模型選擇
• 進入機器學習最佳時機

二、機器學習數(shù)學基礎

學習內容：

• 高中基礎
• sigmod函數(shù)求導
• tanh函數(shù)
• 凸函數(shù)
• 機器學習高數(shù)必備

三、機器學習語言基礎之Python語言

學習內容：

• 機器學習語言基礎
• python基礎介紹
• 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
• 包的導入多種形式
• Python數(shù)據(jù)類型
• Python隨機數(shù)和常變量表示
• Python輸入詳解
• Python格式化輸出
• 機器學習語言-Python快捷鍵

四大數(shù)據(jù)結構詳解學習內容：

• list集合
• list函數(shù)詳解
• tuple函數(shù)詳解
• dict數(shù)據(jù)結構詳解
• dict函數(shù)詳解
• 集合的內容
• 列表表達式
• 元祖和生成器推導式
• 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
• 面向對象過程
• GUI程序設計

四、Python數(shù)據(jù)分析庫實戰(zhàn)

Python數(shù)據(jù)分析庫實戰(zhàn)學習內容：

• 卷積操作實踐
• 隨機數(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)學習內容：

• 矩陣基礎知識詳解
• 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
• Matlotlib繪制不同圖形
• Grid和legend實戰(zhàn)
• 基礎方式繪制圖形
• 機器學習語言-面相對象方式繪制及總結

五、用戶標簽預測項目實戰(zhàn)

1、用戶畫像標簽預測實戰(zhàn)學習內容：

• 機器學習應用
• 用戶畫像基礎
• 理解用戶畫像數(shù)據(jù)
• 應用標簽系統(tǒng)
• 用戶畫像建?；A
• 決策時引入
• 基于規(guī)則建樹
• 構建決策樹三要素及熵定義
• ID3算法及改進
• 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
• iris鳶尾花識別
• 手寫體識別數(shù)據(jù)

2、集成學習算法學習內容：

• Gini系數(shù)詳解
• Cart樹舉例
• Gini系數(shù)演變過程
• 集成學習分類
• 數(shù)據(jù)挖掘實戰(zhàn)-隨機森林原理詳解
• Bagging算法
• 模型偏差和方差理解
• 數(shù)據(jù)挖掘實戰(zhàn)
• Adaboost算法詳解
• Adaboost算法數(shù)學原理
• 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
• 架構設計

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隨機森林及GBDT
• LFM隱因子分解理論基礎
• SparkALS推薦
• SparkALS代碼實戰(zhàn)

3、電商數(shù)據(jù)推薦案例實戰(zhàn)學習內容：

• 推薦算法基于知識的推薦簡介
• 使用關聯(lián)挖掘算法的基礎概念
• 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
• FPGrowth算法Spark實現(xiàn)詳解
• FPGrowth實戰(zhàn)推薦算法項目
• 基于內容的推薦簡介
• 推薦算法-樸素貝葉斯算法及推薦適應
• 圖數(shù)據(jù)庫

七、CTR點擊率預估實戰(zhàn)

學習內容：

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

八、機器學習面試必備

學習內容：

• 機器學習面試必備
• 簡歷寫法及注意事項

總結

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？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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