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人工智能工程师学习路线
1 数学基础
1.1 矩阵初步
1.2 极大似然估计
1.3 贝叶斯估计
1.3.1 矩阵求导
2 机器学习算法
2.1 数据预处理
2.2 数模型:决策树
2.3 svm
2.3.1 朴素贝叶斯
3 深度学习算法
3.1 GAN
3.2 NN与DNN原理
3.2.1 CNN原理机经典模型
4 迁移学习
4.1 马尔科夫决策过程
4.2 蒙特卡罗方法
4.2.1 DQN 方法机器变种
4.2.2 TRPO 方法
4.2.3 时间差分方法
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原文地址:https://www.cnblogs.com/twodog/p/12136484.html
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