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【python-AI篇】人工智能技能树思维导图

news 2025/7/5 14:20:28

大致总结一下得出如下思维导图，如不完善日后迭代更新

1. python基础三方库

1.1 科学计算库 ---- numpy库

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1.2 科学计算库 ---- Scipy库

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1.3 数据分析处理库 ---- pandas库

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1.4 可视化库 ---- matplotlib库

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1.5 可视化库 ---- seaborn库

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1.6 机器学习和数据挖掘库 ---- scikit-learn库

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2. 数学基础知识

了解常用基础即可，啃不动，实在啃不动

名称名称名称名称名称
微积分泰勒公式和拉格朗日特征值和矩阵分解随机变量数据科学分布
核函数变换熵与激活函数回归分析假设检验相关分析
方差分析聚类(k-means、层次聚类、谱聚类)朴素贝叶斯、贝叶斯网络参数估计与矩阵运算凸优化基础
广义线性回归和对偶优化拟牛顿、梯度、随机梯度下降(SGD)支持向量机K近邻、决策树、随机森林Adaboost
EM、混合高斯算法主题模型(PLSA、LDA)马尔科夫链、HMM、采样马尔科夫随机场、条件随机CRFSVD、主成分分析PCA、因子分析、独立成分分析ICA
CNN高斯分布连续分布Laplace变换多元分布

3. python数据结构与算法

3.1 数据结构

3.1.1 表

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3.1.2 树

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3.1.3 图

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3.2 算法

3.2.1 枚举、排序算法

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3.2.2 动态规划

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3.2.3 贪心算法、双指针、模拟

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4. 机器学习

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5. 深度学习

5.1 深度学习框架

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5.2 深度学习流程

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5.3 深度学习应用领域

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6. 数据挖掘

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