【学习路线】Python 算法（人工智能）详细知识点学习路径（附学习资源）
学习本路线内容之前，请先学习Python的基础知识其他路线：
Python基础 >>
Python进阶 >>
Python爬虫 >>
Python数据分析（数据科学） >>
Python 算法（人工智能） >>
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符号表表明：
可根据知识点前的符号按需选学，并获取知识点描述和学习资源。
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必学：核⼼知识点，经常⽤到。
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发起学：紧张知识点，专业⼈⼠的基⽯。
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⾯试重点：经常出现的⾯试知识点。
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可有可⽆：边缘地区，不是必须探索的地⽅。
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知识刻画：知识点描述，快速理解。
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学习资源：关联的学习资源。
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学习⽬标：阶段性⽬标。
学习路线：算法（人工智能）
描述: Python 在人工智能范畴广泛应用，作为一种强盛的编程语言，它支持各种呆板学习和深度学习算法，用于构建智能系统、自然语言处理惩罚、计算机视觉和数据分析等范畴的应用。
目标：人脸辨认系统，利用深度学习模子，构建一个人脸辨认系统，可以用于身份验证或监控系统。
学习资源：
[*] Python呆板学习AI路线 >>>
[*]TensorFlow 深度学习从入门到实战 >>>
[*]AI 深度学习 Python 实战 Pytorch >>>
[*]大厂 AI 实践 >>>
[*]动手学深度学习 >>>
[*]动手学大模子应用开发 >>>
[*]TensorFlow 官方文档中文版 >>>
[*]人工智能学习路线 >>>
一、
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数学基础
1、高等数学：
高等数学是数学的一个分支，涵盖了微积分、微分方程、积分学等内容。在人工智能中，微积分常用于优化算法和神经网络的练习中。
2、线性代数：
线性代数研究向量、矩阵和线性方程组的理论与应用。在人工智能中，线性代数用于处理惩罚多维数据、矩阵运算、特征值分解等，是深度学习中的关键数学概念之一。
3、概率论： 概率论研究随机变乱和不确定性的数学理论。在人工智能中，概率论用于建模不确定性、贝叶斯推断、呆板学习中的概率模子等。
4、统计分析： 统计分析涵盖了数据收集、分析、表明和模子拟合的方法。在人工智能中，统计分析用于数据预处理惩罚、特征选择、模子评估等，是呆板学习和数据科学的核心。
二、
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呆板学习
1、特征工程：
描述: 特征工程是指对原始数据进行处理惩罚和转换，以提取出对呆板学习模子有意义的特征。好的特征工程可以显著影响模子的性能，帮助模子更好地学习数据的模式。
2、模子：
描述: 模子是呆板学习中的数学表现，用于从数据中学习模式和进行预测。模子可以是线性回归、决策树、神经网络等算法的实例。
[*]模子分类： 根据问题的性子，可以选择差别范例的模子。例如，分类问题可以利用逻辑回归、支持向量机等，而回归问题可以利用线性回归、决策树回归等。
[*]模子评估：评估模子的性能是关键步骤。常见的评估指标包括准确性、精确度、召回率、F1 分数等，用于权衡模子在未见数据上的表现。
[*]模子练习：模子练习是指利用标记的练习数据来调解模子的参数，使其能够更好地拟合数据。练习通常包括丧失函数优化、反向传播等过程。
[*]模子调优：模子调优是通过调解超参数、正则化等方法来改善模子性能的过程。这可以包括交叉验证、超参数搜索等技能。
3、
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常用算法：
3.1 监视与无监视学习：
[*]监视学习: 在监视学习中，算法吸收带有标签（目标输出）的练习数据，并学习怎样映射输入到输出。常见的监视学习使命包括分类和回归。
[*]无监视学习: 在无监视学习中，算法吸收没有标签的练习数据，目标是发现数据的布局或模式，通常包括聚类和降维。
3.2 回归（有监视）:
[*]线性回归: 线性回归试图拟合数据点与线性函数之间的最佳拟合线，用于预测连续数值。它基于线性关系建立模子。
[*]决策树回归: 决策树回归利用树状布局来建模数据，将输入数据分成多个决策节点，每个节点代表一个决策规则。用于处理惩罚非线性关系。
[*]集成算法: 集成算法如随机丛林和梯度提升树是组合多个根本模子以提高预测性能的方法。它们通过组合多个模子的预测来降低过拟合风险。
3.3 分类（有监视）:
[*]逻辑回归: 逻辑回归是一种广泛用于二分类问题的算法。它建立一个线性模子，然后利用逻辑函数（sigmoid 函数）将线性输出映射到概率值，用于判定属于哪个类别。
[*]决策树: 决策树是一种树状布局的模子，用于分类和回归使命。在分类中，它根据特征的条件来分割数据，并终极确定每个叶子节点的类别。
[*]支持向量机 (SVM): 支持向量机是一种用于分类和回归的强盛算法。它探求一个最佳的超平面来分割数据，并尽量使差别类别的数据点离这个超平面最远，以提高分类性能。
[*]集成算法: 集成算法如随机丛林和梯度提升树是组合多个模子以提高分类性能的方法。它们通过组合多个弱模子的预测来降低过拟合风险，并在现实中表现精彩。
[*]贝叶斯算法: 贝叶斯算法是一组基于贝叶斯定理的概率算法，用于分类问题。它基于先验概率和数据的条件概率来估计后验概率，用于决定最大概的类别。
3.4 聚类（无监视）:
[*]K 均值聚类（K-means）: K 均值聚类是一种无监视学习算法，用于将数据分成 K 个差别的簇（聚集）。它的目标是使每个数据点与其所属簇中的聚类中心的间隔最小化。K 均值聚类通常需要预先指定簇的数目 K，然后通过迭代优化来找到最佳簇分配。
[*]DBSCAN（密度聚类）: DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种无监视聚类算法，能够辨认具有差别密度的簇。它基于数据点的密度来分割簇，将具有足够密度的数据点分为一个簇，并将稀疏地区的数据点标记为噪声点。DBSCAN 不需要预先指定簇的数目，因此对于发现具有差别形状和大小的簇很有用。
3.5 降维:
[*]主成分分析（PCA）: 主成分分析是一种常用的降维技能，旨在减少数据的维度，同时保存最紧张的信息。它通过找到数据中的重要方差方向，将数据投影到新的坐标系中，以便能够更紧凑地表现数据。PCA 通常用于数据压缩、可视化和去除冗余信息。
[*]线性判别分析（LDA）: 线性判别分析是一种降维方法，通常与分类问题一起利用。它探求一个新的特征空间，以便不但最大化差别类别之间的间隔，还最小化同一类别内部的间隔。LDA 旨在找到具有最好区分性的特征，可以用于提高分类算法的性能。
3.6 进阶:
[*]GBDT（梯度提升决策树）算法: GBDT 是一种集成学习算法，用于回归和分类问题。它通过构建多个决策树模子，每个模子都试图修正前一个模子的错误。模子的组合提供了强盛的预测性能，因此在许多数据挖掘和预测使命中广泛应用。
[*]LightGBM: LightGBM 是一种基于梯度提升的决策树算法，专为高效性能而计划。它利用了一种称为“直方图算法”的技能，能够更快地构建树模子。LightGBM 通常比传统的梯度提升算法更快速且具有竞争力的性能。
[*]EM（渴望最大化）算法: EM 算法是一种用于解决含有隐含未知变量的概率模子的估计问题的迭代算法。它通过瓜代进行“渴望”步骤（E 步骤）和“最大化”步骤（M 步骤），来估计模子参数。EM 算法在聚类、密度估计和概率分布建模等范畴广泛利用。
[*]隐马尔可夫模子（HMM）: 隐马尔可夫模子是一种统计模子，用于建模时序数据和序列标注问题。它由隐蔽状态、可见状态和状态转移概率构成，常用于语音辨认、自然语言处理惩罚、生物信息学等范畴，可以捕获序列数据中的潜伏布局和模式。
4、多因子模子:
[*]多因子模子是一种用于表明和预测资产收益或投资组合表现的金融模子。它是一种广泛应用于资产定价和投资决策的工具，用于理解资产收益的来源和影响因素。
5、常用库
5.1 NumPy
[*]NumPy 是 Python 中用于科学计算的基础库，提供了多维数组和矩阵操作，是许多其他呆板学习库的基础。
5.2 Pandas
[*]pandas 是用于数据处理惩罚和分析的库，提供了数据布局和数据操作工具，方便加载、清理、转换和分析数据。
5.3 Scikit-learn
[*]scikit-learn 是一个广泛利用的呆板学习库，包罗了各种呆板学习算法，如分类、回归、聚类、降维等，以及用于模子选择和评估的工具。
5.4 TensorFlow
[*]TensorFlow 是 Google 开发的深度学习框架，用于构建神经网络和深度学习模子。它提供了高级 API（例如 Keras）和低级 API，适用于各种深度学习使命。
5.5 PyTorch
[*]PyTorch 是 Facebook 开发的深度学习框架，受到研究人员和实践者的欢迎。它提供了灵活的动态计算图和易于利用的 API，使深度学习模子的构建更加直观。
5.6 Keras
[*] Keras 是一个高级神经网络 API，可以运行在 TensorFlow、Theano 和 CNTK 等后端上。它是构建深度学习模子的简单且用户友好的接口。
5.7 SciPy
[*]SciPy 是一个用于科学计算的库，包括了许多数学、优化和统计算法，对于高级呆板学习使命非常有用。
5.8 NLTK:
[*]自然语言工具包（NLTK）是用于自然语言处理惩罚的库，包罗了文本处理惩罚、分词、标记化、词干提取等功能。
三、
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深度学习
描述: Python 深度学习是一种呆板学习方法，利用神经网络模子来处理惩罚复杂的数据使命，如图像辨认、自然语言处理惩罚和预测分析。它依赖于 Python 编程语言和各种开源库，如 TensorFlow 和 PyTorch。
1、数据预处理惩罚
[*]Python 深度学习中的数据预处理惩罚是指将原始数据转换为适合神经网络模子输入的格式。这通常包括数据洗濯、标准化、归一化、特征工程和划分练习集与测试集等步骤。数据预处理惩罚的目标是提高模子的性能和练习效率，确保模子能够有用地学习和泛化。
2、
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常用算法
2.1 神经网络：
[*]神经网络是一种受到人类大脑布局启发的算法，它由多个神经元构成的条理布局。这些神经元通过连接权重进行信息传递，通过前向传播和反向传播来学习和调解权重，以解决各种呆板学习问题，如分类、回归和聚类。
2.2 卷积神经网络：
[*]卷积神经网络是一种专门用于处理惩罚图像和视觉数据的神经网络。它包罗卷积层，池化层和全连接层，能够有用地捕获图像中的特征和模式，广泛用于图像分类、目标检测和图像天生等使命。
2.3 递归神经网络：
[*]递归神经网络是一种用于处理惩罚序列数据的神经网络，它具有记忆功能，能够捕获序列中的时间依赖关系。RNN 在自然语言处理惩罚、时间序列分析和语音辨认等范畴广泛应用。
2.4 对抗天生网络:
[*]对抗天生网络是由天生器和判别器构成的对抗性模子。天生器试图天生与真实数据相似的数据，而判别器实验区分真实数据和天生数据。这个过程通过竞争使天生器不断提高天生数据的质量，用于天生图像、音频和文本等内容。
2.5 序列网络模子:
[*]序列网络模子通常是指用于处理惩罚序列数据的各种神经网络，包括 RNN、LSTM（长短时记忆网络）、GRU（门控循环单元）和 Transformer 等。它们广泛用于自然语言处理惩罚、呆板翻译、文本天生和音乐天生等范畴，能够捕获序列数据中的长期依赖性。
3、框架宁静台
3.1 TensorFlow 2:
[*]TensorFlow 2 是由 Google 开发的深度学习框架，具有高度的灵活性和可扩展性。它提供了动态计算图和静态计算图的两种模式，以满意差别需求。TensorFlow 2 的 Keras API 被整合为默认的高级 API，使模子的创建和练习变得更加容易。
3.2
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PyTorch:
[*]PyTorch 是由 Facebook 开发的深度学习框架，以其动态计算图的特性而著称。它具有直观的 API，支持动态图和静态图，使研究人员和开发人员能够更自由地定义和修改模子布局。PyTorch 在学术界和研究中广泛利用。
3.3 Keras:
[*]Keras 是一个高级深度学习 API，最初独立存在，厥后被整合到 TensorFlow 中。它计划用于简化模子构建和练习过程，适用于快速原型开发。Keras 提供了用户友好的接口，使得创建神经网络模子变得非常容易。
3.4 Caffe:
[*]Caffe 是一个由 Berkeley Vision and Learning Center（BVLC）开发的深度学习框架，早期用于图像分类和卷积神经网络的研究。它的计划注重性能和速率，但不太适合新手，由于设置和扩展需要一定的技能经验。
4、自然语言处理惩罚 (NLP)
[*]自然语言处理惩罚是深度学习范畴的一个紧张分支，涉及计算机对人类语言的理解和天生。它包括文天职析、语言模子、呆板翻译、情绪分析、定名实体辨认等使命。深度学习在 NLP 中广泛应用，例如利用循环神经网络（RNN）和变更器（Transformer）来处理惩罚文本数据。
5、图像处理惩罚
[*]图像处理惩罚是指通过计算机算法对图像进行分析、改进和转换的过程。深度学习已经在图像处理惩罚中取得了巨大的乐成，特别是卷积神经网络（CNN）在图像分类、目标检测、图像分割和风格转换等使命中的应用。
6、计算机视觉
[*]计算机视觉是深度学习的一个紧张应用范畴，旨在使计算机能够理解和表明图像和视频数据。它包括目标检测、人脸辨认、动作辨认、三维重建、虚拟现实和自动驾驶等使命。深度学习方法在计算机视觉中已经实现了突破性的进展，尤其是卷积神经网络的发展使得图像辨认和分析变得更加准确和高效。
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