第一章（1.2） 机器学习算法工程师技能树
原创
一、机器学习算法工程师需要掌握的技能
机器学习算法工程师需要掌握的技能包括
（1）基础数据结构与算法
- 树与相关算法
- 图与相关算法
- 哈希表与相关算法
- 矩阵与相关算法
（2）概率和统计基础
- 大数定理
- 中心极限定理
- 常用概率分布
- 假设校验理论
- 最大后验理论
- 最大似然理论
- EM算法
- 贝叶斯理论
- 贝叶斯分类错误率
（3）机器学习理论
3.1 无监督学习
- 混合高斯模型
- 层次聚类
- DBSCAN
- k-measn
- PCA
- SVD
- word2vec
3.2 有监督学习
- bagging
- 决策树
- knn
- fm
- LR
3.3 基础理论
- 最优化理论
- 正则化
- 信息论
（4）特征处理
- 特征选择处理
- 特征规范化
- 特征离散化
- 特征交叉
（5）开发语言和开发工具
- 大数据开发工具（Storm、Spark、Hadoop）
- 单机开发工具（numpy、sk-learn、pandas、libsvm、xgboost）
- 开发语言（Scala、R、Python）
（6）基础开发能力
- 代码整洁度、可读性和可维护性
- 稳定性、性能、健壮性调优能力
- 逻辑抽象复用
- 单元测试
（7）架构设计
- 机器学习相关服务架构
- 数据仓库
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原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。
如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
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