算法工程师求职之【评估、优化算法、机器学习基本概念、经典机器学习模型、深度学习模型、业务与应用等】-FlyAI

算法工程师求职之【评估、优化算法、机器学习基本概念、经典机器学习模型、深度学习模型、业务与应用等】

深度学习机器学习

最后更新 2021-06-24 15:39 阅读 12545

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深度学习机器学习

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> AI：机器学习算法工程师求职九大必备技能之【数学基础、工程能力、特征工程、模型评估、优化算法、机器学习基本概念、经典机器学习模型、深度学习模型、业务与应用】(建议收藏，持续更新)

**一、数学基础**

1.1、概率论

1.2、线性代数

1.3、微积分

1.4、凸优化

1.5、信息论

**二、工程能力**

2.1、数据结构与算法

(1)、树与相关算法

(2)、图与相关算法

(3)、哈希表

(4)、矩阵运算与优化

2.2、大数据处理

(1)、MapReduce

(2)、Spark

(3)、HiveQL

(4)、Storm

2.3、机器学习平台

(1)、TensorFlow

(2)、Torch

(3)、Theano

2.4、并行计算

2.5、数据库和数据仓库

2.6、系统服务架构

**三、特征工程**

3.1、特征离散化与归一化

3.2、特征组合

3.3、特征选择

3.4、词嵌入表示

**四、模型评估**

4.1、评价指标

4.2、A/B测试

4.3、过拟合与欠拟合

4.4、超参数选择

**五、优化算法**

5.1、损失函数

5.2、正则化

5.3、EM算法

5.4、梯度下降/随机梯度下降

5.5、反向传播

5.6、梯度验证

5.7、Momentum

5.8、AdaGrad

5.9、Adam

**六、机器学习基本概念和分类**

6.1、基本概念

(1)、假设空间

(2)、训练/测试数据

(3)、标注

(4)、损失函数

6.2、按数据分类

(1)、分类

(2)、回归

(3)、序列标注

6.3、按监督分类

(1)、监督学习

(2)、非监督学习

(3)、强化学习

6.4、按模型分类

(1)、生成式模型

(2)、判别式模型

**七、经典机器学习模型**

7.1、监督学习

(1)、经典算法

(2)、概率图模型

7.2、非监督学习

(1)、层次聚类

(2)、k均值聚类

(3)、高斯混合模型

(4)、主题模型

7.3、集成学习

(1)、Bagging

(2)、Boosting

(3)、GBDT

(4)、随机森林

7.4、降维算法

7.5、采样

7.6、强化学习

**八、深度学习模型**

8.1、前向神经网络

(1)、多层感知机

(2)、卷积神经网络

(3)、深度残差网络

(4)、自组织映射神经网络

(5)、受限玻尔兹曼机

8.2、循环神经网络

(1)、循环神经网络

(2)、长短期记忆模型

(3)、注意力机制

(4)、Seq2Seq

8.3、深度学习优化技巧

(1)、批量归一化

(2)、Dropout

(3)、激活函数

8.4、强化学习

8.5、生成式对抗网络

**九、业务与应用**

9.1、计算机视觉

9.2、自然语言处理

9.3、推荐系统

9.4、计算广告

9.5、智能游戏

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**一、数学基础**

[ML与math：机器学习与高等数学基础概念、代码实现、案例应用之详细攻略——基础篇](https://yunyaniu.blog.csdn.net/article/details/81530513 "ML与math：机器学习与高等数学基础概念、代码实现、案例应用之详细攻略——基础篇")

[ML与math：机器学习与高等数学基础概念、代码实现、案例应用之详细攻略——进阶篇](https://yunyaniu.blog.csdn.net/article/details/83512160 "ML与math：机器学习与高等数学基础概念、代码实现、案例应用之详细攻略——进阶篇")

[DL之simpleNet：利用自定义的simpleNet(设好权重)对新样本进行预测、评估、输出梯度值](https://yunyaniu.blog.csdn.net/article/details/81059243 "DL之simpleNet：利用自定义的simpleNet(设好权重)对新样本进行预测、评估、输出梯度值")

**1.1、概率论**

- 常用概率分布
- 大数定理和中心极限定理
- 假设检验
- 贝叶斯理论

![](https://img-blog.csdnimg.cn/20190119112335890.jpg?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMTg1ODY4,size_16,color_FFFFFF,t_70)

1.2、线性代数

1.3、微积分

1.4、凸优化

1.5、信息论

**二、工程能力
**
2.1、数据结构与算法

[Algorithm：【Algorithm算法进阶之路】之数据结构二十多种算法演示](https://yunyaniu.blog.csdn.net/article/details/81482064 "Algorithm：【Algorithm算法进阶之路】之数据结构二十多种算法演示")

[Algorithm：【Algorithm算法进阶之路】之十大经典排序算法](https://yunyaniu.blog.csdn.net/article/details/80396490 "Algorithm：【Algorithm算法进阶之路】之十大经典排序算法")

[Algorithm：【Algorithm算法进阶之路】之数据结构基础知识](https://yunyaniu.blog.csdn.net/article/details/94663836 "Algorithm：【Algorithm算法进阶之路】之数据结构基础知识")

[Algorithm：【Algorithm算法进阶之路】之数据结构相关习题(数组、字符串、链表、栈、队列、树、图、哈希)](https://yunyaniu.blog.csdn.net/article/details/100699314 "Algorithm：【Algorithm算法进阶之路】之数据结构相关习题(数组、字符串、链表、栈、队列、树、图、哈希)")

[Algorithm：【Algorithm算法进阶之路】之算法中的数学编程(时间速度、进制转换、排列组合、条件概率、斐波那契数列)相关习题](https://yunyaniu.blog.csdn.net/article/details/100811035 "Algorithm：【Algorithm算法进阶之路】之算法中的数学编程(时间速度、进制转换、排列组合、条件概率、斐波那契数列)相关习题")

[Algorithm：【Algorithm算法进阶之路】之算法(查找、排序、递归、复杂度、高级算法)相关习题](https://yunyaniu.blog.csdn.net/article/details/100701686 "Algorithm：【Algorithm算法进阶之路】之算法(查找、排序、递归、复杂度、高级算法)相关习题")

[Algorithm：【Algorithm算法进阶之路】之机器学习相关习题](https://yunyaniu.blog.csdn.net/article/details/100701754 "Algorithm：【Algorithm算法进阶之路】之机器学习相关习题")

[Algorithm：【Algorithm算法进阶之路】之Python语言相关习题](https://yunyaniu.blog.csdn.net/article/details/100701711 "Algorithm：【Algorithm算法进阶之路】之Python语言相关习题")

(1)、树与相关算法

(2)、图与相关算法

(3)、哈希表

(4)、矩阵运算与优化

2.2、大数据处理

[BigData：大数据开发的简介、核心知识(linux基础+Java/Python编程语言+Hadoop{HDFS、HBase、Hive}+Docker)、经典场景应用之详细攻略](https://yunyaniu.blog.csdn.net/article/details/107577570 "BigData：大数据开发的简介、核心知识(linux基础+Java/Python编程语言+Hadoop{HDFS、HBase、Hive}+Docker)、经典场景应用之详细攻略")

[Job：人工智能&大数据的相关职位——【数据分析师】的简介、技能、待遇、进阶的详细攻略](https://yunyaniu.blog.csdn.net/article/details/88702738 "Job：人工智能&大数据的相关职位——【数据分析师】的简介、技能、待遇、进阶的详细攻略")

(1)、MapReduce
(2)、Spark
(3)、HiveQL
(4)、Storm

2.3、机器学习平台

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(1)、TensorFlow
(2)、Torch
(3)、Theano

2.4、并行计算

2.5、数据库和数据仓库

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2.6、系统服务架构

三、特征工程
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3.1、特征离散化与归一化

3.2、特征组合

3.3、特征选择

3.4、词嵌入表示

四、模型评估

[ML之模型评价指标(损失函数)：基于不同机器学习框架(sklearn/TF)下算法的模型评估函数(Scoring/metrics)集合(仅代码实现)](https://yunyaniu.blog.csdn.net/article/details/91531343 "ML之模型评价指标(损失函数)：基于不同机器学习框架(sklearn/TF)下算法的模型评估函数(Scoring/metrics)集合(仅代码实现)")

4.1、评价指标

4.2、A/B测试

4.3、过拟合与欠拟合

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4.4、超参数选择

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**五、优化算法**

5.1、损失函数

[ML之LF：机器学习中常见损失函数(LiR损失、L1损失、L2损失、Logistic损失)求梯度/求导、案例应用之详细攻略](https://yunyaniu.blog.csdn.net/article/details/89222335 "ML之LF：机器学习中常见损失函数(LiR损失、L1损失、L2损失、Logistic损失)求梯度/求导、案例应用之详细攻略")

[ML之LF：机器学习中常见的损失函数(连续型/离散型)的简介、损失函数/代价函数/目标函数之间区别、案例应用之详细攻略](https://yunyaniu.blog.csdn.net/article/details/80277886 "ML之LF：机器学习中常见的损失函数(连续型/离散型)的简介、损失函数/代价函数/目标函数之间区别、案例应用之详细攻略")

5.2、正则化

[AI：神经网络调参(数据、层数、batch大小，学习率+激活函数+正则化+分类/回归)并进行结果可视化](https://yunyaniu.blog.csdn.net/article/details/80789985 "AI：神经网络调参(数据、层数、batch大小，学习率+激活函数+正则化+分类/回归)并进行结果可视化")

5.3、EM算法

5.4、梯度下降/随机梯度下降

5.5、反向传播

5.6、梯度验证

5.7、Momentum

[DL之DNN优化技术：GD、SGD、Momentum、NAG、Ada系列、RMSProp各种代码实现之详细攻略](https://yunyaniu.blog.csdn.net/article/details/102596018 "DL之DNN优化技术：GD、SGD、Momentum、NAG、Ada系列、RMSProp各种代码实现之详细攻略")

5.8、AdaGrad

5.9、Adam

**六、机器学习基本概念和分类**

6.1、基本概念

(1)、假设空间
(2)、训练/测试数据
(3)、标注
(4)、损失函数

6.2、按数据分类
(1)、分类
(2)、回归
(3)、序列标注

6.3、按监督分类

[ML之SL：监督学习(Supervised Learning)的简介、应用、经典案例之详细攻略](https://yunyaniu.blog.csdn.net/article/details/94771313 "ML之SL：监督学习(Supervised Learning)的简介、应用、经典案例之详细攻略")

[ML之UL：无监督学习Unsupervised Learning的概念、应用、经典案例之详细攻略](https://yunyaniu.blog.csdn.net/article/details/93178049 "ML之UL：无监督学习Unsupervised Learning的概念、应用、经典案例之详细攻略")

[ML之SSL：Semi-Supervised Learning半监督学习的简介、应用、经典案例之详细攻略](https://yunyaniu.blog.csdn.net/article/details/85957041 "ML之SSL：Semi-Supervised Learning半监督学习的简介、应用、经典案例之详细攻略")

(1)、监督学习
(2)、非监督学习
(3)、强化学习

6.4、按模型分类
(1)、生成式模型
(2)、判别式模型

**七、经典机器学习模型**

7.1、监督学习

(1)、经典算法
支持向量机

逻辑回归

决策树

(2)、概率图模型
朴素贝叶斯

最大熵模型

隐马尔可夫模型

条件随机场

7.2、非监督学习

[ML之Clustering之普聚类算法：普聚类算法的相关论文、主要思路、关键步骤、代码实现等相关配图之详细攻略](https://yunyaniu.blog.csdn.net/article/details/84032802 "ML之Clustering之普聚类算法：普聚类算法的相关论文、主要思路、关键步骤、代码实现等相关配图之详细攻略")

(1)、层次聚类

(2)、k均值聚类

(3)、高斯混合模型

(4)、主题模型

7.3、集成学习

[EL：集成学习(Ensemble Learning)的概念讲解、问题应用、算法分类、关键步骤、代码实现等相关配图详细攻略](https://yunyaniu.blog.csdn.net/article/details/81746396 "EL：集成学习(Ensemble Learning)的概念讲解、问题应用、算法分类、关键步骤、代码实现等相关配图详细攻略")

(1)、Bagging

(2)、Boosting

(3)、GBDT

(4)、随机森林

7.4、降维算法

[FE之DR之线性降维：PCA/白化、LDA算法的数学知识(协方差矩阵)、相关论文、算法骤、代码实现、案例应用等相关配图之详细攻略](https://yunyaniu.blog.csdn.net/article/details/81746396 "FE之DR之线性降维：PCA/白化、LDA算法的数学知识(协方差矩阵)、相关论文、算法骤、代码实现、案例应用等相关配图之详细攻略")

7.5、采样

[DataScience：对严重不均衡数据集进行多种采样策略(随机过抽样、SMOTE过采样、SMOTETomek综合采样、改变样本权重等)简介、经验总结之详细攻略](https://yunyaniu.blog.csdn.net/article/details/107457870 "DataScience：对严重不均衡数据集进行多种采样策略(随机过抽样、SMOTE过采样、SMOTETomek综合采样、改变样本权重等)简介、经验总结之详细攻略")

7.6、强化学习

[ML之RL：强化学习Reinforcement Learning的简介、应用、经典案例、学习资源之详细攻略](https://yunyaniu.blog.csdn.net/article/details/79026279 "ML之RL：强化学习Reinforcement Learning的简介、应用、经典案例、学习资源之详细攻略")

**八、深度学习模型**

8.1、前向神经网络

(1)、多层感知机

[DL之Perceptron：Perceptron感知器(感知机/多层感知机/人工神经元)的简介、原理、案例应用(相关配图)之详细攻略](https://yunyaniu.blog.csdn.net/article/details/80789974 "DL之Perceptron：Perceptron感知器(感知机/多层感知机/人工神经元)的简介、原理、案例应用(相关配图)之详细攻略")

(2)、卷积神经网络

[DL之CNN：计算机视觉之卷积神经网络算法的简介(经典架构/论文)、CNN优化技术、调参学习实践、CNN经典结构及其演化、案例应用之详细攻略](https://yunyaniu.blog.csdn.net/article/details/79005746 "DL之CNN：计算机视觉之卷积神经网络算法的简介(经典架构/论文)、CNN优化技术、调参学习实践、CNN经典结构及其演化、案例应用之详细攻略")

(3)、深度残差网络

[DL之ResNet：ResNet算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略](https://yunyaniu.blog.csdn.net/article/details/89516253 "DL之ResNet：ResNet算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略")

(4)、自组织映射神经网络

(5)、受限玻尔兹曼机

8.2、循环神经网络

(1)、循环神经网络

[DL之RNN：循环神经网络RNN的简介、应用、经典案例之详细攻略](https://yunyaniu.blog.csdn.net/article/details/79210683 "DL之RNN：循环神经网络RNN的简介、应用、经典案例之详细攻略")

(2)、长短期记忆模型

[DL之LSTM：LSTM算法论文简介(原理、关键步骤、RNN/LSTM/GRU比较、单层和多层的LSTM)、案例应用之详细攻略](https://yunyaniu.blog.csdn.net/article/details/79176972 "DL之LSTM：LSTM算法论文简介(原理、关键步骤、RNN/LSTM/GRU比较、单层和多层的LSTM)、案例应用之详细攻略")

(3)、注意力机制

[DL之Attention：Attention注意力机制的简介、应用领域之详细攻略](https://yunyaniu.blog.csdn.net/article/details/83187158 "DL之Attention：Attention注意力机制的简介、应用领域之详细攻略")

(4)、Seq2Seq

8.3、深度学习优化技巧

(1)、批量归一化

[DataScience：深入探讨与分析机器学习中的数据处理之线性变换—标准化standardization、归一化Normalization/比例化Scaling的区别与联系](https://yunyaniu.blog.csdn.net/article/details/104960219 "DataScience：深入探讨与分析机器学习中的数据处理之线性变换—标准化standardization、归一化Normalization/比例化Scaling的区别与联系")

(2)、Dropout

[DL之DNN优化技术：利用Dropout(简介、使用、应用)优化方法提高DNN模型的性能](https://yunyaniu.blog.csdn.net/article/details/87869741 "DL之DNN优化技术：利用Dropout(简介、使用、应用)优化方法提高DNN模型的性能")

(3)、激活函数

- Sigmoid
- Softmax
- Tanh
- ReLU

[ML/DL之激活函数/求导函数：ML中常用的AF激活函数(step_function、sigmoid、softmax、ReLU等)&求导函数等代码实现之详细攻略](https://yunyaniu.blog.csdn.net/article/details/88566185 "ML/DL之激活函数/求导函数：ML中常用的AF激活函数(step_function、sigmoid、softmax、ReLU等)&求导函数等代码实现之详细攻略")

8.4、强化学习

8.5、生成式对抗网络

[DL之GAN：生成对抗网络GAN的简介、应用、经典案例之详细攻略](https://yunyaniu.blog.csdn.net/article/details/79561020 "DL之GAN：生成对抗网络GAN的简介、应用、经典案例之详细攻略")

**九、业务与应用**

9.1、计算机视觉

[CV：人工智能之计算机视觉方向的简介(CV发展史+常用数据集+CV职位)、传统方法对比CNN类算法、计算机视觉八大应用(知识导图+经典案例)之详细攻略](https://yunyaniu.blog.csdn.net/article/details/79130424 "CV：人工智能之计算机视觉方向的简介(CV发展史+常用数据集+CV职位)、传统方法对比CNN类算法、计算机视觉八大应用(知识导图+经典案例)之详细攻略")

9.2、自然语言处理

[NLP：自然语言处理技术的简介、发展历史、案例应用之详细攻略](https://yunyaniu.blog.csdn.net/article/details/79130306 "NLP：自然语言处理技术的简介、发展历史、案例应用之详细攻略")

9.3、推荐系统

[ML之RS：基于用户的CF+LFM实现的推荐系统(基于相关度较高的用户实现电影推荐)](https://yunyaniu.blog.csdn.net/article/details/81835446 "ML之RS：基于用户的CF+LFM实现的推荐系统(基于相关度较高的用户实现电影推荐)")

9.4、计算广告

[ML之FE：数据处理—特征工程之高维组合特征的处理案例(矩阵分解)——基于LoR算法的广告点击预估问题](https://yunyaniu.blog.csdn.net/article/details/92074201 "ML之FE：数据处理—特征工程之高维组合特征的处理案例(矩阵分解)——基于LoR算法的广告点击预估问题")

9.5、智能游戏

[RL之PG：基于TF利用策略梯度算法玩Cartpole游戏实现智能得](https://yunyaniu.blog.csdn.net/article/details/83309071 "RL之PG：基于TF利用策略梯度算法玩Cartpole游戏实现智能得")

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