强化学习从入门到放弃(大纲)

什么是机器学习？为什么它如此重要？监督学习、无监督学习、强化学习的区别和应用场景数据预处理：数据清洗、特征选择、特征转换等模型评估和选择：交叉验证、ROC 曲线、混淆矩阵等

Python 语言基础：变量、数据类型、条件语句等函数和模块：定义和调用函数、模块的导入和使用列表、字典、集合等数据结构的使用 NumPy 和 Pandas 库：数据处理和分析的基本工具

线性回归：单变量和多变量线性回归模型逻辑回归：二分类和多分类问题的逻辑回归决策树和随机森林：基本原理和应用支持向量机（SVM）：线性和非线性 SVM 模型

K-means 聚类：基本原理和应用层次聚类：自底向上和自顶向下的层次聚类算法主成分分析（PCA）：降维和特征提取 t-SNE：高维数据可视化

神经网络基础：感知器、多层感知器等深度学习框架：TensorFlow 或 PyTorch 的基本使用卷积神经网络（CNN）：图像识别和分类循环神经网络（RNN）：序列数据分析和预测

梯度下降和优化算法：SGD、Adam 等正则化：L1、L2 正则化的作用和效果超参数调优：网格搜索、随机搜索等方法模型集成：Bagging、Boosting 等集成学习方法

文本预处理：分词、词向量表示文本分类：情感分析、垃圾邮件检测等文本生成：语言模型和文本生成模型命名实体识别、文本摘要、机器翻译等应用

强化学习基础：MDP、Q-learning 等基本概念策略梯度方法：REINFORCE 算法和 Actor-Critic 方法深度强化学习：DQN、DDPG 等深度学习在强化学习中的应用应用案例：游戏智能体训练、机器人控制等

使用 Kaggle 数据集进行实践项目开发机器学习应用：图像识别、推荐系统、金融预测等研究论文阅读和复现：了解前沿研究和新颖模型

参加机器学习比赛和挑战：Kaggle、天池等深入研究特定领域：计算机视觉、自然语言处理、医疗健康等学术研究和论文发表：撰写研究论文并提交到国际会议或期刊参与开源社区：贡献代码、分享经验和学习

强化学习 从入门到放弃(大纲)