《零基础学机器学习》学习大纲

《零基础学机器学习》采用对话体的形式，通过人物对话和故事讲解机器学习知识，使内容生动有趣、通俗易懂，降低了学习门槛，豆瓣高分9.1分，作者权威。

接下来的数篇文章，我将用通俗易懂的方式，把书中的知识点一一详细介绍。搭配书本一起看，效果会更好。本书链接

关于DeepSeek本地部署指南可以看下我之前写的文章：DeepSeek R1本地与线上满血版部署：超详细手把手指南

一、基础认知篇 ➔ [第一章]
什么是机器学习?
定义与核心思想
与编程的区别
三大学习范式
  1. 机器学习本质：让机器通过数据自动寻找规律 ➔ 就像教幼儿认动物，给大量图片后机器自己总结特征1
  2. 对比传统编程：解决复杂规则场景 ➔ 不需要写判断抖音推荐的所有规则，让机器自己学习用户偏好2
  3. 核心分类体系：

二、数学筑基篇 ➔ [第二章]
矩阵运算
概率分布
梯度计算
  1. 必备三件套：

三、数据预备篇 ➔ [第三/四章]

  1. 数据清洗四步骤：

  2. 特征工程三板斧：

四、算法全览篇 ➔ [第五章]
监督学习
线性模型
树模型
无监督学习
聚类
降维

  1. 监督学习双星：

  2. 无监督利器：

五、效果检验篇 ➔ [第八章]

  1. 评估黄金准则：

  2. 调参艺术：

六、深度启蒙篇 ➔ [第九章]
神经元
网络层
反向传播
  1. 深度基础：

七、工具实战篇 ➔ [第七章]

  1. 四大金刚：

  2. 实践路线：

  1. 《零基础学机器学习》第一章第一节核心定义 ↩︎

  2. 《零基础学机器学习》第一章第二节优势对比 ↩︎

  3. 《零基础学机器学习》第一章第三节类型划分 ↩︎ ↩︎ ↩︎

  4. 《零基础学机器学习》第二章第一节线性代数基础 ↩︎

  5. 《零基础学机器学习》第二章第二节概率基础 ↩︎

  6. 《零基础学机器学习》第二章第三节最优化方法 ↩︎

  7. 《零基础学机器学习》第三章第一节缺失值处理 ↩︎

  8. 《零基础学机器学习》第三章第三节异常值检测 ↩︎

  9. 《零基础学机器学习》第四章第二节特征标准化 ↩︎

  10. 《零基础学机器学习》第四章第三节特征选择 ↩︎

  11. 《零基础学机器学习》第四章第四节编码处理 ↩︎

  12. 《零基础学机器学习》第五章第一节线性回归 ↩︎

  13. 《零基础学机器学习》第五章第三节树模型 ↩︎

  14. 《零基础学机器学习》第五章第五节聚类算法 ↩︎

  15. 《零基础学机器学习》第五章第六节降维技术 ↩︎

  16. 《零基础学机器学习》第八章第一/二节评估指标 ↩︎

  17. 《零基础学机器学习》第八章第三节验证方法 ↩︎

  18. 《零基础学机器学习》第八章第四节参数调优 ↩︎

  19. 《零基础学机器学习》第八章第五节正则化 ↩︎

  20. 《零基础学机器学习》第九章第一节神经网络基础 ↩︎

  21. 《零基础学机器学习》第九章第二节CNN原理 ↩︎

  22. 《零基础学机器学习》第七章第一/二节工具介绍 ↩︎

  23. 《零基础学机器学习》第七章第四/五节框架使用 ↩︎

  24. 《零基础学机器学习》第十章第一节项目实践 ↩︎

  25. 《零基础学机器学习》第十章第四节竞赛指导 ↩︎

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