【資源】機器學習演算法工程師手冊（PDF下載）
知識
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整理 | 專知
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數學基礎
1.線性代數基礎
2.概率論基礎
3.數值計算基礎
4.常用函數
統計學習
0.機器學習簡介
1.線性代數基礎
2.支持向量機
3.樸素貝葉斯
4.決策樹
5.knn
6.集成學習
7.梯度提升樹
8.特徵工程
9.模型評估
10.降維
11.聚類
深度學習
0.深度學習簡介
1.機器學習基礎
2.深度前饋神經網路
3.BP演算法
4.正則化
5.最優化礎
6.卷積神經網路
7.循環神經網路
8.工程實踐指導原則
自然語言處理
主題模型
詞向量
計算機視覺
圖片分類網路
工具
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CRF++
lightgbm
lightgbm使用指南
xgboost
xgboost使用指南
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關注公眾號，後台回復
20181014
