《零基础学机器学习》学习大纲
《零基础学机器学习》采用对话体的形式,通过人物对话和故事讲解机器学习知识,使内容生动有趣、通俗易懂,降低了学习门槛,豆瓣高分9.1分,作者权威。
接下来的数篇文章,我将用通俗易懂的方式,把书中的知识点一一详细介绍。搭配书本一起看,效果会更好。本书链接
一、基础认知篇 ➔ [第一章]
- 机器学习本质:让机器通过数据自动寻找规律 ➔ 就像教幼儿认动物,给大量图片后机器自己总结特征1
- 对比传统编程:解决复杂规则场景 ➔ 不需要写判断抖音推荐的所有规则,让机器自己学习用户偏好2
核心分类体系:
二、数学筑基篇 ➔ [第二章]
三、数据预备篇 ➔ [第三/四章]
数据清洗四步骤:
特征工程三板斧:
四、算法全览篇 ➔ [第五章]
监督学习双星:
无监督利器:
五、效果检验篇 ➔ [第八章]
评估黄金准则:
调参艺术:
六、深度启蒙篇 ➔ [第九章]
七、工具实战篇 ➔ [第七章]
四大金刚:
实践路线:
- 《零基础学机器学习》第一章第一节核心定义 ↩
- 《零基础学机器学习》第一章第二节优势对比 ↩
- 《零基础学机器学习》第一章第三节类型划分 ↩
- 《零基础学机器学习》第二章第一节线性代数基础 ↩
- 《零基础学机器学习》第二章第二节概率基础 ↩
- 《零基础学机器学习》第二章第三节最优化方法 ↩
- 《零基础学机器学习》第三章第一节缺失值处理 ↩
- 《零基础学机器学习》第三章第三节异常值检测 ↩
- 《零基础学机器学习》第四章第二节特征标准化 ↩
- 《零基础学机器学习》第四章第三节特征选择 ↩
- 《零基础学机器学习》第四章第四节编码处理 ↩
- 《零基础学机器学习》第五章第一节线性回归 ↩
- 《零基础学机器学习》第五章第三节树模型 ↩
- 《零基础学机器学习》第五章第五节聚类算法 ↩
- 《零基础学机器学习》第五章第六节降维技术 ↩
- 《零基础学机器学习》第八章第一/二节评估指标 ↩
- 《零基础学机器学习》第八章第三节验证方法 ↩
- 《零基础学机器学习》第八章第四节参数调优 ↩
- 《零基础学机器学习》第八章第五节正则化 ↩
- 《零基础学机器学习》第九章第一节神经网络基础 ↩
- 《零基础学机器学习》第九章第二节CNN原理 ↩
- 《零基础学机器学习》第七章第一/二节工具介绍 ↩
- 《零基础学机器学习》第七章第四/五节框架使用 ↩
- 《零基础学机器学习》第十章第一节项目实践 ↩
- 《零基础学机器学习》第十章第四节竞赛指导 ↩
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