机器学习初学者必备的学习路线

目前人工智能（AI）是非常热门的话题，各行各业的产品也尽量与AI挂钩，使产品更具有竞争性和创造性。高级AI程师与调参工程师的最大区别是前者对机器学习算法原理有一定程度的理解，今天小编给大家推荐一个微信公众号 [机器学习算法那些事]，公众号包含了大量机器学习算法原理的原创总结性文章，是一个以机器学习、Python数据分析和深度学习为主题的个人技术优质公众号，扫码并关注石头哥，让机器学习算法变得不再复杂~~~

号主任职于深圳一家智能医疗企业，担任高级算法工程师，有扎实的数学理论功底，让机器学习的推导公式变的通俗易懂。

目前以第一作者发表了四篇与算法相关的发明专利。

1.1 监督学习方法

线性回归：不能忽视的三个问题

深入理解线性回归算法(一)

深入理解线性回归算法(二)：正则项的详细分析

线性分类模型(一)：线性判别模型分析

线性分类模型(二)：logistic回归模型分析

比较全面的L1和L2正则化解释

正则化方法小结

K近邻算法（KNN）原理小结

scikit-learn K近邻法类库使用小结

最大熵模型算法总结

浅谈频率学派和贝叶斯学派

浅谈先验分布和后验分布

贝叶斯分析：抛硬币的概率真的是1/2吗

浅析感知机学习算法

支持向量机(一)：支持向量机的分类思想

支持向量机(二)：算法详细解析

支持向量机(三)：图解KKT条件和拉格朗日乘子法

深入浅出核函数

支持向量机：SMO算法剖析

支持向量机应用：人脸识别

集成学习原理总结

随机森林算法总结

随机森林算法参数解释及调优

AdaBoost算法总结(一)

比较全面的AdaBoost算法总结（二）

AdaBoost项目实战：参数择优与泛化能力

梯度提升树算法原理小结

scikit-learn 梯度提升树(GBDT)算法实战

XGBoost算法原理小结

XGBoost之切分点算法

XGBoost参数调优小结

详解XGBoost算法的样本不平衡问题

Hessian矩阵在XGBoost算法的应用小结

LightGBM原理之论文详解

LightGBM算法原理小结

2.非监督学习方法

K-means聚类算法原理总结

干货 | 非常全面的谱聚类算法原理总结

DBSCAN聚类算法原理总结

层次聚类算法原理总结

DBSCAN聚类算法原理总结

Mean Shift聚类算法原理总结

聚类 | 超详细的性能度量和相似度方法总结

主成分分析（PCA）原理总结

奇异值分解（SVD）原理总结

scikit Learn中PCA的使用方法

线性判别分析（LDA）原理总结

用scikit-learn进行LDA降维

局部线性嵌入（LLE）原理总结

一文让你完全入门EM算法

3.机器学习基础

常见的几种最优化方法

拉格朗日乘数法

为什么梯度是函数变化最快的方向

梯度下降法的三种形式BGD、SGD以及MBGD

为什么要对数据进行归一化处理

机器学习中的相似性度量总结

jacobian矩阵和Hessian矩阵

正态分布为什么常见

机器学习算法的随机数据生成

从机器学习谈起

机器学习概论

机器学习算法常用指标总结

模型优化的风向标:偏差与方差

机器学习模型评估方法

机器学习模型性能评估(一)：错误率与精度

机器学习模型性能评估(二)：P-R曲线和ROC曲线

机器学习模型性能评估(三)：代价曲线

非参数性的正态检验

偏度与峰度的正态性分布判断

基于Q-Q图的正态性分布

浅谈频率学派和贝叶斯学派

浅谈先验分布和后验分布

贝叶斯分析：抛硬币的概率真的是1/2吗

4.机器学习资源

      精心推荐自己收藏的机器学习资源

超全！李航《统计学习方法》读书笔记

《周志华机器学习详细公式推导版》发布

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清晰易懂的Numpy入门教程

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Pandas | 详解数据的合并和拼接

Python环境的安装（Anaconda+jupyter notebook+Pycharm）

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推荐：常见算法的python实现（github上25000多star）

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一文彻底搞懂BP算法：算法原理推导+数据演示+项目实战（上篇）

一文彻底搞懂BP算法：算法原理推导+数据演示+项目实战（下篇）

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