更新时间 18年8月22日
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学习范围
模型
- 各类基本ML数学模型（SVM，决策树, PCA等等）
- 多层网络MLP
- CNN
- RNN
数据分析
- pandas,numpy计算库使用;matplotlib,seaborn绘图;
- sklearn使用
- 数据预处理等操作
AI框架
- tensorflow使用
更多技巧
- 模型集合 bagging、stacking、boasting等
- 正则（正则化、提前停止、dropout等方法）
- 模型优化（SGD, Adam, 动量法, RMSProp等）
- 交叉验证或其他验证方式
概率论
- 最大似然估计
- EM
等等
可以练手的项目
- 街道数字识别
- 风格转移
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