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机器学习工程师技术图谱和学习路线

机器学习工程师技术图谱与学习路线(2025年)

一、基础阶段
  1. 数学基础

    • 线性代数:矩阵运算、特征值与特征分解(主成分分析/PCA的基础)
    • 概率与统计:贝叶斯定理、条件概率、假设检验、分布模型(如朴素贝叶斯分类器的基础)
    • 微积分与优化:梯度下降、损失函数优化(如神经网络的反向传播算法)
  2. 编程技能

    • Python核心:语法、数据结构(列表、字典)、面向对象编程
    • 数据处理库:Numpy(数值计算)、Pandas(数据清洗与操作)
    • 可视化工具:Matplotlib、Seaborn(数据探索与结果展示)
  3. 机器学习导论

    • 基础概念:监督

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