【資源】機器學習演算法工程師手冊（PDF下載）

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數學基礎

• 1.線性代數基礎

• 2.概率論基礎

• 3.數值計算基礎

• 4.常用函式

  
  

統計學習

• 0.機器學習簡介

• 1.線性代數基礎

• 2.支援向量機

• 3.樸素貝葉斯

• 4.決策樹

• 5.knn

• 6.整合學習

• 7.梯度提升樹

• 8.特徵工程

• 9.模型評估

• 10.降維

• 11.聚類

  
  

深度學習

• 0.深度學習簡介

• 1.機器學習基礎

• 2.深度前饋神經網路

• 3.BP演算法

• 4.正則化

• 5.最優化礎

• 6.卷積神經網路

• 7.迴圈神經網路

• 8.工程實踐指導原則

  
  

自然語言處理

• 主題模型

• 詞向量

  
  

計算機視覺

• 圖片分類網路

  
  

工具

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• CRF++

lightgbm

• lightgbm使用指南

xgboost

• xgboost使用指南

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20181014