机器学习路线图

Source: Dev.to

机器学习基础

机器学习建立在三个根本支柱之上：

1. 数学
2. 统计学
3. 编程

没有这些基础，机器学习只会变成黑箱代码。有了它们，你才能理解模型的工作原理——以及如何对其进行优化。

数学

线性代数 — 矩阵操作

• 向量
• 矩阵
• 点积
• 特征值
• 主成分分析（PCA）与奇异值分解（SVD）

微积分 — 优化与梯度

• 导数
• 偏导数
• 链式法则
• 梯度下降

概率论 — 不确定性建模

• 分布
• 随机变量
• 贝叶斯定理

统计学 — 数据理解

• 均值、方差
• 假设检验
• 置信区间
• 相关性

数据处理技能

NumPy

• 向量化
• 广播
• 矩阵运算

Pandas

• 数据清洗
• 合并
• 分组
• 时间序列操作

Matplotlib

• 直方图
• 2D/3D 绘图

Seaborn

• 热力图
• 成对图（pairplot）
• 相关性可视化

核心机器学习分支

1. 监督学习 – 回归、分类、神经网络。
2. 无监督学习 – 聚类、降维、异常检测。
3. 强化学习 – 智能体、机器人、决策制定。

项目驱动学习

通过小项目来应用概念：

• 分类器
• 聚类可视化
• 自然语言处理（NLP）流水线
• 推荐系统

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结语

机器学习建立在数学、统计、编程、数据技能和实际项目之上。掌握基础，你就能成为一名优秀的机器学习工程师。