機器學習-演算法工程師 -面試/筆試準備-重要知識點梳理_機器學習

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

整理了一下機器學習-演算法工程師需要掌握的機器學習基本知識點，並附上了網上筆者認為寫得比較好的博文地址，供參考。（持續更新） 機器學習相關基礎概念 Variance（方差）與bias（偏差）

https://www.zhihu.com/question/27068705 常用效能指標

http://blog.csdn.net/lrs1353281004/article/details/79411552 產生模型與判別模型

https://www.cnblogs.com/zeze/p/7047630.html 整合學習：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

http://blog.csdn.net/feilong_csdn/article/details/64128443 GBDT（梯度提升樹）、 XGboost

https://www.cnblogs.com/pinard/p/6140514.html
https://www.zhihu.com/question/41354392 SVM 與 感知機

感知機基本概念與原理
http://blog.csdn.net/dream_angel_z/article/details/48915561
SVM機器學習面試相關題目
http://blog.csdn.net/szlcw1/article/details/52259668 Naïve Bayes（樸素貝葉斯）

原理推導
http://blog.csdn.net/lrs1353281004/article/details/79437016
原理與應用
http://blog.csdn.net/tanhongguang1/article/details/45016421
執行個體
http://blog.csdn.net/fisherming/article/details/79509025 梯度下降法與牛頓法

http://blog.csdn.net/lipengcn/article/details/52698895 常見聚類方法

http://blog.csdn.net/alex_luodazhi/article/details/47125149 監督學習、無監督學習、半監督學習

http://blog.csdn.net/haishu_zheng/article/details/77927525 L1正則化與L2正則化

http://blog.csdn.net/jinping_shi/article/details/52433975 經驗風險最小化（ERM）與結構風險最小化（SRM）

http://blog.csdn.net/zhzhx1204/article/details/70163099?utm_source=itdadao&utm_medium=referral 極大似然估計（MLE）與最大後驗機率估計（MAP）

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

https://www.zhihu.com/question/41979241 強化學習

http://blog.csdn.net/aliceyangxi1987/article/details/73327378 LDA 、PCA

https://www.cnblogs.com/pinard/p/6244265.html 深度學習相關 神經網路（反向傳播、梯度消失、dropout）

CS231n課程筆記翻譯：反向傳播筆記

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

梯度消失與梯度爆炸
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 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 GAN

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