机器学习--学习计划

先声明大部分都参照（https://zhuanlan.zhihu.com/p/22543073）

数学知识的复习
线性代数:（矩阵、特征值、特征向量、秩）
微积分：（极限、导数、拉格朗日中值、泰勒级数展开、傅里叶变换）
概率论：（https://blog.csdn.net/chybin500/article/details/78470705）需要的概率论知识
统计学基础：
相关性分析（相关系数r、皮尔逊相关系数、余弦相似度、互信息）
回归分析（线性回归、L1/L2正则、PCA/LDA降维）
聚类分析（KNN、K-Means）
分布（正态分布、t分布、密度函数）
指标（协方差、ROC曲线、AUC、变异系数、F1-Score）
显著性检验（t检验、z检验、卡方检验）
A/B测试

算法和数据结构 
枚举（8皇后问题）
递归（汉诺塔问题、树的前中后序遍历）
分治（求中位数、快排）
贪婪（Dijkstra 求最短路、Prim 最小生成树）
动态规划（背包问题、Floyd 求最短路）
链表（增删改查、循环链表、判环）
栈（用队列模拟栈、售货员卖棒冰找零问题）
队列（用栈模拟队列，双向队列、优先队列）
二叉树（BST、平衡树、线段树）
堆（最小/最大堆、堆排序）
排序（冒泡、选择、插入、快速、归并、堆、桶）
图论（DFS、BFS、最小生成树、最短路、关键路径、流网络）
字符串（KMP、字典树、AC自动机）
计算几何（线性规划、凸包）

机器学习基础 
关联规则（Apriori、FP-Growth）
回归（Linear Regression、Logistics Regression）
决策树（ID3、C4.5、CART、GBDT、RandomForest）
SVM（各种核函数）
推荐（User-CF、Item-CF）
 

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