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决策算法系统化能力提升

📚 共计 30 章节

决策算法导论

什么是决策算法 · 监督/无监督/强化学习 · 算法选型核心原则

数学基础回顾

线性代数核心 · 概率论基础 · 信息论（熵/KL散度）

矩阵贝叶斯

数据预处理与特征工程

数据清洗 · 归一化/标准化 · 特征选择 · PCA降维

线性模型家族

线性回归 · 逻辑回归 · 正则化 L1/L2

回归梯度下降

决策树与集成学习

ID3/C4.5/CART · 随机森林 · GBDT/XGBoost · Bagging/Boosting

树模型集成

支持向量机

最大间隔分类器 · 核技巧 · 软间隔与SMO

贝叶斯分类器

朴素贝叶斯 · 高斯朴素贝叶斯 · 贝叶斯网络结构学习

概率图模型

K近邻与聚类算法

KNN分类/回归 · K-Means · DBSCAN · 层次聚类

神经网络基础

感知机与MLP · 激活函数 · 反向传播算法

深度学习进阶

CNN · RNN/LSTM · Transformer架构入门

CNNRNNAttention

模型评估与调优

交叉验证 · ROC曲线 · 超参数调优 · 过/欠拟合

特征选择与维度灾难

特征重要性 · 互信息/卡方 · t-SNE/UMAP

可视化降维

不平衡数据处理

过采样SMOTE · 欠采样 · 代价敏感 · 集成方法

采样不平衡

时间序列分析

ARIMA · 季节性分解 · Prophet · LSTM预测

强化学习入门

MDP · Q-Learning · DQN · 策略梯度

推荐系统算法

协同过滤 · 矩阵分解SVD · FM/DeepFM

自然语言处理基础

词袋/TF-IDF · Word2Vec/GloVe · Seq2Seq+注意力

图算法与图神经网络

PageRank · 社区发现Louvain · GCN/GraphSAGE

异常检测算法

Z-score/箱线图 · 孤立森林 · LOF · Autoencoder

异常无监督

优化算法进阶

Adam/RMSprop · 学习率调度 · 遗传/粒子群优化

因果推断入门

相关性≠因果 · 潜在结果 · 倾向性得分 · 双重差分

可解释性机器学习

SHAP/LIME · 特征重要性 · 部分依赖图 · 模型蒸馏

联邦学习与隐私计算

横向/纵向联邦 · 差分隐私 · 安全多方计算

隐私分布式

AutoML与自动化调参

神经架构搜索NAS · Optuna/Hyperopt · 自动特征工程

大规模机器学习

分布式训练 · Spark MLlib · 参数服务器

生产环境模型部署

ONNX/PMML · Flask/FastAPI · Docker容器化

MLOps与实验管理

DVC · MLflow · 模型监控与漂移检测

决策算法伦理与公平性

偏见检测 · 公平性指标 · 算法问责制

综合实战项目一

构建完整分类系统 · 从数据采集到模型部署全流程

实战全流程

综合实战项目二

实时推荐引擎 · 基于用户行为的动态推荐系统