原文地址：http://blog.csdn.net/lrs1353281004/article/details/79529818

整理了一下机器学习-算法工程师需要掌握的机器学习基本知识点，并附上了网上笔者认为写得比较好的博文地址，供参考。（持续更新）

文章目录

  • 机器学习相关基础概念
    • Variance（方差）与bias（偏差）
    • 常用性能指标
    • 生成模型与判别模型
    • 集成学习：Bagging、Boosting、Stacking
    • Logistic Regression
    • GBDT（梯度提升树）、 XGboost
    • SVM 与 感知机
    • Naïve Bayes（朴素贝叶斯）
    • 梯度下降法与牛顿法
    • 常见聚类方法
    • 监督学习、无监督学习、半监督学习
    • L1正则化与L2正则化
    • 经验风险最小化（ERM）与结构风险最小化（SRM）
    • 极大似然估计（MLE）与最大后验概率估计（MAP）
    • 迁移学习
    • 强化学习
    • LDA 、PCA
    • 类别不均衡问题
  • 深度学习相关
    • 神经网络（反向传播、梯度消失、dropout）
    • CNN
    • RNN、LSTM
    • GAN
    • 目标检测

机器学习相关基础概念

Variance（方差）与bias（偏差）

https://www.zhihu.com/question/27068705

常用性能指标

http://blog.csdn.net/lrs1353281004/article/details/79411552

生成模型与判别模型

https://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8195017

https://www.cnblogs.com/zeze/p/7047630.html

集成学习：Bagging、Boosting、Stacking

https://www.sohu.com/a/167812554_465975

https://www.cnblogs.com/liuwu265/p/4690486.html

http://blog.csdn.net/lrs1353281004/article/details/79520154

Logistic Regression

https://tech.meituan.com/intro_to_logistic_regression.html
https://blog.csdn.net/jediael_lu/article/details/77852060
http://blog.csdn.net/feilong_csdn/article/details/64128443

GBDT（梯度提升树）、 XGboost

https://www.cnblogs.com/pinard/p/6140514.html
https://www.zhihu.com/question/41354392

SVM 与 感知机

感知机基本概念与原理
http://blog.csdn.net/dream_angel_z/article/details/48915561
SVM机器学习面试相关题目
http://blog.csdn.net/szlcw1/article/details/52259668

Naïve Bayes（朴素贝叶斯）

原理推导
http://blog.csdn.net/lrs1353281004/article/details/79437016
原理与应用
http://blog.csdn.net/tanhongguang1/article/details/45016421
实例
http://blog.csdn.net/fisherming/article/details/79509025

梯度下降法与牛顿法

http://blog.csdn.net/lipengcn/article/details/52698895

常见聚类方法

http://blog.csdn.net/alex_luodazhi/article/details/47125149

监督学习、无监督学习、半监督学习

http://blog.csdn.net/haishu_zheng/article/details/77927525

L1正则化与L2正则化

http://blog.csdn.net/jinping_shi/article/details/52433975

经验风险最小化（ERM）与结构风险最小化（SRM）

http://blog.csdn.net/zhzhx1204/article/details/70163099?utm_source=itdadao&utm_medium=referral

极大似然估计（MLE）与最大后验概率估计（MAP）

http://blog.csdn.net/lin360580306/article/details/51289543
https://www.cnblogs.com/sylvanas2012/p/5058065.html

迁移学习

https://www.zhihu.com/question/41979241

强化学习

http://blog.csdn.net/aliceyangxi1987/article/details/73327378

LDA 、PCA

https://www.cnblogs.com/pinard/p/6244265.html

类别不均衡问题

https://www.leiphone.com/news/201807/n29cU8N7Jk5w0K7E.html

深度学习相关

神经网络（反向传播、梯度消失、dropout）

CS231n课程笔记翻译：反向传播笔记

https://zhuanlan.zhihu.com/p/21407711?refer=intelligentunit

梯度消失与梯度爆炸
http://blog.sina.com.cn/s/blog_6e32babb0102y1om.html
http://blog.csdn.net/qq_25737169/article/details/78847691
dropout
http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/49022443

batch normalization
https://zhuanlan.zhihu.com/p/34879333
https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8724433.html

CNN

https://zhuanlan.zhihu.com/p/22038289?refer=intelligentunit

RNN、LSTM

http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/49095371
http://lib.csdn.net/article/deeplearning/45510
二者在梯度消失/爆炸问题上的不同表现
https://zhuanlan.zhihu.com/p/28687529
https://zhuanlan.zhihu.com/p/28749444

GAN

http://36kr.com/p/5086889.html
https://www.leiphone.com/news/201701/Kq6FvnjgbKK8Lh8N.html

目标检测

https://medium.com/@syshen/物體偵測-object-detection-740096ec4540

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