已经大致了解这个领域所用到的知识，根据网上的参考进行1.0阶段的学习，看了前面的知道我对PGM特别感兴趣啊，所以感谢夕小瑶(wx:xixiaoyaoQAQ)按照她的提供的知识结构给自己定个计划。 已经完成的都会带有我在学习过程中见到比较好的资料，或者我自己总的，这样减少大家在学习过程中找资料的成本
第一阶段(六、七月)：基本模型
辅助用视频Ng的courses《machine learning》，台湾国立大学林老师《机器学习基石》、《数据挖掘导论》第4、5章
- 感知机(Perceptron)(已完成)
- 线性回归模型(Linear regression model) (已完成)
- 逻辑回归模型(Logistic regression model) （已完成）
- 浅层神经网络(Neural Network) (已完成)
- 支持向量机(Support Vector Machine)(已完成)
- 交叉验证(Cross Validation)[[1]] [2] [3] [4](已完成)
- 聚类[1] (已完成)
- 内积与映射，线性相关/无关，特征值/特征向量、特征向量、特征分解、矩阵的迹、谱定理、奇异值分解(SVD)
第二阶段（八月~）：最优化(和第一阶段部分是重合，这些会加上代码实现)
复习《概率论与数理统计》、理解《Deep Learning》中的4.3节和4.4节，《Numerical Optimazation》、《最优化理论与方法》袁亚湘，孙文瑜、《统计学习方法》、《数据 挖掘导论》、《机器学习实战》、《智能优化方法》
- 一阶无约束优化算法
- 梯度下降法（步长的确定方法、线搜索法，信赖域法）
- 二阶无约束优化算法
- 牛顿法
- 共轭梯度法
- 拟牛顿法
- 约束优化算法
- 线性规划(概念与应用、单纯形法、内点法）
- 二次规划(概念与应用、对偶法、积极集法）
- 拉格朗日乘子法的简单认识
- 感知机模型
- K近邻模型
- 朴素贝叶斯模型
- 决策树模型
- 支持向量机模型
- 集成分类器
- Bagging
- Boosting
- Random Forest
- 遗传算法
- 模拟退火
- 禁忌搜索算法
- 蚁群算法
- 粒子群优化算法
- LDA/PCA
- SVD
第三阶段：模式识别与深度学习
- 贝叶斯决策（《模式分类》）
- 参数估计
- 非参数方法
- 线性判别函数
- 浅层神经网络
- delta方法
- BP算法及其优化
- RBF网络
- 深度神经网络（DL中文版书籍）
- Hopfield网络
- 玻尔兹曼机
- RBM
- DBN
- DBM
- CNN
- Autoencoder
- RNN
- LSTM
- 聚类
- 高斯混合密度
- K-means
- 层次聚类
- 决策树与随机森林
- 特征提取与特征选择
第四阶段：
应该是各种框架和工程，比赛吧，哈哈，到这个阶段就有自己的方向，现在自己也不知道干啥，哈哈哈
贯穿始终：
知识点：(每一周深入学习一种网络)
《统计学习方法》、《Deep Learning》、《模式分类》
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前馈神经网络
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自编码器(Auto-Encoder)递归神经网络(Recursive NN) / 循环神经网络(RNN)/ 卷积神经网络(CNN) / 神经张量网络 (NTN)
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长短时记忆网络(LSTM) / 卷积长短时神经网络(convLSTM) / 张量递归神经网络(MV-RNN)/递归神经张量网络(RNTN)
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受限波尔兹曼机(RBM) / 玻尔兹曼机
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概率图模型
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有向图模型->贝叶斯网络
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无向图模型->马尔科夫随机场->条件随机场
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