机器学习入门要学习什么内容呢？

随着人工智能的发展，从事机器学习、数据挖掘等相关工作，包括推荐算法工程师、数据挖掘工程师、机器学习工程师，填补人工智能领域人才稀缺就业前景非常好，因此学习机器学习的人越来越多。不过这一方面的要求也很高的啦~

机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科，接下来小编介绍机器学习的的内容：

一、机器学习概念入门

学习内容：

课程设置及大数据和机器学习区别 大数据时代究竟改变了什么 大数据架构体系和机器学习在大数据架构位置 以推荐系统为例 人工智能应用场景 人工智能各概念的区别和联系 什么是机器学习问题 基于规则的学习和基于模型的学习 机器学习各概念详解 机器学习概念补充及分类浅析 监督学习详解 无监督学习详解 半监督学习详解 强化学习和迁移学习 机器学习三要素理解 机器学习模型选择 进入机器学习最佳时机

二、机器学习数学基础

学习内容：

高中基础sigmod函数求导tanh函数凸函数机器学习高数必备

三、机器学习语言基础之Python语言

学习内容：

机器学习语言基础 python基础介绍 Python安装及第三方库使用 安装Anaconda及组件介绍 jupyter详解 Pycharm和Anaconda整合 Python3编码和解码原理 包的导入多种形式 Python数据类型 Python随机数和常变量表示 Python输入详解 Python格式化输出 机器学习语言-Python快捷键

四大数据结构详解学习内容：

list集合list函数详解tuple函数详解dict数据结构详解dict函数详解集合的内容列表表达式元祖和生成器推导式函数类型详解参数类型lambda和reduce含糊条件控制语句文件读写异常信息面向对象过程GUI程序设计

四、Python数据分析库实战

Python数据分析库实战学习内容：

卷积操作实践 随机数创建方式 array创建方式 矩阵的其他创建方式 矩阵的分析方法 矩阵的运算及分解实战详解 Series DataFrame的详解 Pandas统计计算实践 Pandas的读取文件操作

Python数据分析库实战学习内容：

矩阵基础知识详解 了解其他矩阵 矩阵分解 特征降维及PCA引入 新坐标基的表示 PCA算法思想及步骤 PCA算法举例 PCA实践 matplotlib绘图基础 Matlotlib绘制不同图形 Grid和legend实战 基础方式绘制图形 机器学习语言-面相对象方式绘制及总结

五、用户标签预测项目实战

1、用户画像标签预测实战学习内容：

机器学习应用 用户画像基础 理解用户画像数据 应用标签系统 用户画像建模基础 决策时引入 基于规则建树 构建决策树三要素及熵定义 ID3算法及改进 剪枝 如何计算信息增益举例 相亲数据集实战 相亲数据集实践改进 iris鸢尾花识别 手写体识别数据

2、集成学习算法学习内容：

Gini系数详解 Cart树举例 Gini系数演变过程 集成学习分类 数据挖掘实战-随机森林原理详解 Bagging算法 模型偏差和方差理解 数据挖掘实战 Adaboost算法详解 Adaboost算法数学原理 Adaboost算法原理举例 Adaboost算法推广到多分类 GBDT算法了解

六、推荐系统

1、推荐系统入门：

模型保存交叉验证方法网格搜索管道pipeline什么是推荐系统及了解推荐引擎推荐系统算法简介用户的相似度和物品相似度度量相似度计算UserCFitemCFUserCF和ItemCF区别和联系代码讲解UserCF代码实战ItemCF架构设计

2、推荐案例实战：

基于KNN推荐详解 基于surprise库API实践 基于surprise电影推荐 基于SVD分解 音乐推荐 SaprkMllib简介 Spark MLLIB的Vec SparkMLLIB基本数据类型及统计量实现 SparkMLLIB特征处理 1SparkMLLIB随机森林及GBDT LFM隐因子分解理论基础 SparkALS推荐 SparkALS代码实战

3、电商数据推荐案例实战学习内容：

推荐算法基于知识的推荐简介 使用关联挖掘算法的基础概念 Apriori算法 候选项集产生其他方法 Apriori算法举例 Aprori算法和FPGrowth算法总结 FPGrowth算法Spark实现详解 FPGrowth实战推荐算法项目 基于内容的推荐简介 推荐算法-朴素贝叶斯算法及推荐适应 图数据库

七、CTR点击率预估实战

学习内容：

推荐算法Ctr业务描述混合推荐算法(架构)推荐系统评测方法推荐项目实例简介天池比赛LR基础LR原理详解各大平台使用Ctr技术架构Ctr的前沿技术

八、机器学习面试必备

学习内容：

机器学习面试必备简历写法及注意事项