如何运营垂直网站,关键词加入搜索引擎网站,网站开发需要什么开发工具,wordpress删除评论框以下是为零基础学习者制定的「机器学习」系统学习计划#xff08;含学习路径资源推荐#xff09;#xff0c;分为6个阶段#xff0c;建议学习周期4-6个月#xff1a; 一、基础准备阶段#xff08;1-2周#xff09;
目标#xff1a;掌握必要数学工具与编程基础 数学基础…以下是为零基础学习者制定的「机器学习」系统学习计划含学习路径资源推荐分为6个阶段建议学习周期4-6个月 一、基础准备阶段1-2周
目标掌握必要数学工具与编程基础 数学基础 线性代数向量/矩阵运算推荐3Blue1Brown《线性代数的本质》动画概率统计条件概率、贝叶斯定理教材《统计学习方法》第1章微积分基础导数/梯度概念学习资源Khan Academy 编程基础 Python语法核心推荐《Python Crash Course》必备库NumPy矩阵运算、Pandas数据处理、Matplotlib可视化开发环境Jupyter Notebook基础操作 二、机器学习入门3-4周
目标掌握核心概念与经典算法 理论框架 监督学习 vs 无监督学习损失函数与梯度下降原理推荐吴恩达《机器学习》Week2过拟合/欠拟合与正则化 经典算法实践 线性回归含正则化Ridge/Lasso逻辑回归理解sigmoid函数决策树与随机森林推荐《Hands-On ML》第6章K-Means聚类使用sklearn实现 三、技能深化阶段4-6周
目标掌握高级算法与模型评估 进阶算法 支持向量机核函数理解主成分分析PCA降维原理朴素贝叶斯概率图模型基础集成学习BoostingXGBoost/LightGBM 模型评估 交叉验证k-fold实现混淆矩阵与ROC曲线超参数调优GridSearchCV特征工程实战分箱/编码/缩放 四、深度学习入门5-8周
目标掌握神经网络基础与框架使用 神经网络基础 感知机与多层感知机MLP反向传播算法推导推荐CS231n课程激活函数对比ReLU vs Sigmoid 框架实战 TensorFlow/Keras基础Sequential APIPyTorch张量操作对比学习CNN实现图像分类CIFAR-10数据集RNN处理时序数据股票预测案例 五、项目实战阶段持续进行
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