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一、基础阶段 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…机器学习工程师技术图谱与学习路线（2025年）
一、基础阶段
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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）
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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）
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机器学习导论
