第一章(1.2) 机器学习算法工程师技能树

一、机器学习算法工程师需要掌握的技能

机器学习算法工程师需要掌握的技能

机器学习算法工程师需要掌握的技能包括

(1)基础数据结构与算法

- 树与相关算法

- 图与相关算法

- 哈希表与相关算法

- 矩阵与相关算法

(2)概率和统计基础

- 大数定理

- 中心极限定理

- 常用概率分布

- 假设校验理论

- 最大后验理论

- 最大似然理论

- EM算法

- 贝叶斯理论

- 贝叶斯分类错误率

(3)机器学习理论

3.1 无监督学习

- 混合高斯模型

- 层次聚类

- DBSCAN

- k-measn

- PCA

- SVD

- word2vec

3.2 有监督学习

- bagging

- 决策树

- native bayes

- knn

- fm

- LR

3.3 基础理论

- 最优化理论

- 正则化

- 信息论

- VC Dimension

(4)特征处理

- 特征选择处理

- 特征规范化

- 特征离散化

- 特征交叉

(5)开发语言和开发工具

- 大数据开发工具(Storm、Spark、Hadoop)

- 单机开发工具(numpy、sk-learn、pandas、libsvm、xgboost)

- 开发语言(Scala、R、Python)

(6)基础开发能力

- 代码整洁度、可读性和可维护性

- 稳定性、性能、健壮性调优能力

- 逻辑抽象复用

- 单元测试

(7)架构设计

- 机器学习相关服务架构

- 数据仓库

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