机器学习学习路线
目录
以下是一份系统学习人工智能与机器学习的学习路径规划，结合了知识体系、学习资源和实践建议，分为6个阶段，适合大学生循序渐进地掌握核心技能：
阶段一：数学基础（2-3个月）
核心知识点：
- 线性代数：矩阵运算、特征值、奇异值分解（SVD）
- 概率与统计：贝叶斯定理、概率分布、假设检验
- 微积分：梯度、导数、优化方法（如梯度下降）
- 信息论基础：熵、交叉熵、KL散度（可选）
推荐资源：
- 书籍：
- 《线性代数及其应用》（David C. Lay）
- 《概率论与数理统计》（陈希孺）
- 视频课程：
- 3Blue1Brown的《线性代数的本质》（B站）
- MIT《单变量微积分》（MIT OpenCourseWare）
- 工具练习：
- 使用Python的NumPy实现矩阵运算（官方文档）
阶段二：编程基础与数据处理（1-2个月）
核心技能：
- Python编程：掌握基础语法、面向对象编程
- 数据处理库：NumPy、Pandas、Matplotlib/Seaborn
- 版本控制：Git与GitHub使用
推荐资源：
- 书籍：
- 《Python编程：从入门到实践》（Eric Matthes）
- 在线课程：
- Coursera《Python for Everybody》（密歇根大学）
- Kaggle Learn的Pandas教程
- 实战项目：
- 用Pandas清洗Kaggle数据集（如Titanic）
- 用Matplotlib绘制数据分布图
阶段三：机器学习基础（3-4个月）
核心知识点：
- 监督学习：线性回归、逻辑回归、决策树、SVM、集成学习（随机森林、XGBoost）
- 无监督学习：聚类（K-Means、DBSCAN）、降维（PCA、t-SNE）
- 模型评估：交叉验证、ROC/AUC、偏差-方差权衡
- 特征工程：缺失值处理、特征编码、特征选择
推荐资源：
- 经典教材：
- 《机器学习》（周志华，西瓜书）
- 《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow》（Aurélien Géron）
- 视频课程：
- 代码实战：
- Scikit-learn官方文档案例（链接）
- Kaggle入门竞赛（如房价预测、手写数字识别）
阶段四：深度学习（3-5个月）
核心知识点：
- 神经网络基础：前向传播、反向传播、激活函数
- 卷积神经网络（CNN）：图像分类、目标检测（YOLO、Faster R-CNN）
- 循环神经网络（RNN）：LSTM、GRU、文本生成
- 现代框架：TensorFlow/PyTorch
- 优化技巧：正则化、Batch Normalization、迁移学习
推荐资源：
- 书籍：
- 《深度学习》（Ian Goodfellow，花书）
- 《Dive into Deep Learning》（中文版）
- 课程：
- 实战项目：
- 使用PyTorch实现MNIST分类
- 复现经典论文（如ResNet、Transformer）
阶段五：进阶方向与领域应用（持续学习）
可选方向：
- 自然语言处理（NLP）：BERT、GPT、文本摘要
- 计算机视觉（CV）：GAN、图像分割
- 强化学习（RL）：Q-Learning、策略梯度
- 图神经网络（GNN）：社交网络分析
推荐资源：
- 博客与论文：
- 领域课程：
阶段六：工程化与持续学习
核心目标：
- 模型部署：Flask/Django构建API、ONNX格式转换
- 云平台：AWS/GCP/Azure模型部署
- 社区参与：GitHub开源项目、Kaggle竞赛、学术会议（NeurIPS/ICML）
推荐资源：
- 工具学习：
- Docker官方文档（容器化部署）
- 《机器学习系统设计》（Chip Huyen）
- 社区：
学习建议：
- 理论与实践结合：每个算法至少手推一次公式并用代码实现（如从零实现线性回归）。
- 参与竞赛：Kaggle/天池比赛积累实战经验，学习特征工程技巧。
- 跟踪前沿：订阅AI顶会动态（如NeurIPS、ICLR），关注Hacker News/Reddit的ML板块。
- 建立知识库：用Markdown或Notion整理学习笔记，定期复盘。