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推荐算法工程师的技术图谱和学习路径可以从多个维度进行概述,结合我搜索到的资料,可以总结如下:

一、技术图谱

推荐算法工程师需要掌握的技术栈主要分为以下几个方面:

  1. 数学基础

    • 微积分、线性代数、概率论与统计学是推荐算法的基础,用于理解模型的数学原理和优化算法。
    • 高等数学、最优化理论、几何和图论等知识对于复杂模型的设计和优化至关重要。
  2. 编程与数据结构

    • 熟练掌握Python、Java等编程语言,具备良好的编程习惯和代码优化能力。
    • 掌握数据结构(如数组、链表、树、图等)和算法设计能力,能够高效处理大规模数据。
  3. 机器学习与深度学习

    • 掌握传统机器学习算法(如逻辑回归、SVM、随机森林等)和深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch)。
    • 理解神经网络的基本结构和训练方法,包括激活函数、正则化、优化算法等。
  4. 推荐系统核心算法

    • 掌握协同过滤(基于用户和基于物品)、
http://www.dtcms.com/a/487397.html

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