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