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机器学习完整教程

从数学基础到前沿技术，构建完整的机器学习知识体系

📚 教程简介

本教程是一个统一、完整、系统的机器学习学习资源，涵盖从基础数学到前沿技术的全部内容。所有章节经过精心设计和审核，确保内容准确、结构清晰、循序渐进。

教程特色

  • ✅ 内容完整：29章节，覆盖机器学习全领域
  • ✅ 循序渐进：从基础到进阶，适合各阶段学习者
  • ✅ 理论与实践结合：每个算法都有原理讲解和代码实现
  • ✅ 中文编写：便于中文学习者理解
  • ✅ 代码可运行：所有代码示例经过验证

🗺️ 学习路线图

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┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                        基础阶段                                  │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 00-数学基础 → 01-基础概念 → 02-监督学习 → 03-无监督学习          │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                        进阶阶段                                  │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 04-时序模型 → 05-深度学习 → 06-实践指南 → 07-模型评估与调优      │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                        专项阶段                                  │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 08-特征工程 → 09-深度学习进阶 → 10-强化学习基础 → 11-MLOps与部署 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                        高阶阶段                                  │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 12-集成学习进阶 → 13-降维与流形学习 → 14-贝叶斯方法              │
│ 15-其他监督学习算法 → 16-聚类算法进阶                            │
│ 17-图神经网络 → 18-NLP与Transformer详解                          │
│ 19-生成模型深度解析 → 20-自监督学习 → 21-元学习                  │
│ 22-大语言模型原理 → 23-可解释AI与因果推断                        │
│ 24-数学基础进阶 → 25-核心理论 → 26-现代表格数据方法               │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

📖 章节导航

基础阶段

章节 内容 难度
00-数学基础 线性代数、概率统计、微积分、优化 ⭐⭐
01-基础概念 ML定义、分类、开发流程、评估指标 ⭐
02-监督学习 线性/逻辑回归、决策树、SVM、KNN、NB ⭐⭐
03-无监督学习 K-Means、层次聚类、DBSCAN、GMM、PCA ⭐⭐

进阶阶段

章节 内容 难度
04-时序模型 RNN、LSTM、GRU、Transformer、应用 ⭐⭐⭐
05-深度学习 CNN、训练技巧、经典架构、应用 ⭐⭐⭐
06-实践指南 数据预处理、特征工程、Pipeline ⭐⭐
07-模型评估与调优 评估指标、交叉验证、超参数调优 ⭐⭐

专项阶段

章节 内容 难度
08-特征工程 特征选择、构造、降维、编码 ⭐⭐⭐
09-深度学习进阶 ResNet、BatchNorm、注意力、GAN ⭐⭐⭐⭐
10-强化学习基础 MDP、Q-Learning、DQN、Policy Gradient ⭐⭐⭐⭐
11-MLOps与部署 模型管理、部署、监控、CI/CD ⭐⭐⭐

高阶阶段

章节 内容 难度
12-集成学习进阶 Bagging、Boosting、XGBoost、Stacking ⭐⭐⭐
13-降维与流形学习 PCA、LDA、t-SNE、UMAP、流形学习 ⭐⭐⭐
14-贝叶斯方法 贝叶斯推断、GP、变分推断、贝叶斯优化 ⭐⭐⭐⭐
15-其他监督学习算法 决策树进阶、SVM进阶、规则学习 ⭐⭐⭐
16-聚类算法进阶 DBSCAN、谱聚类、层次聚类进阶 ⭐⭐⭐
17-图神经网络 GCN、GAT、GraphSAGE、应用 ⭐⭐⭐⭐
18-NLP与Transformer详解 Word2Vec、BERT、GPT、预训练模型 ⭐⭐⭐⭐
19-生成模型深度解析 GAN、VAE、扩散模型、流模型、一致性模型 ⭐⭐⭐⭐
20-自监督学习 SimCLR、MoCo、MAE、对比学习 ⭐⭐⭐⭐
21-元学习 MAML、Prototypical Networks、小样本学习 ⭐⭐⭐⭐⭐
22-大语言模型原理 LLM架构、预训练、对齐、推理优化 ⭐⭐⭐⭐⭐
23-可解释AI与因果推断 XAI方法、因果推断、工具变量、DID ⭐⭐⭐⭐⭐
24-数学基础进阶 测度论、泛函分析、随机过程 ⭐⭐⭐⭐⭐
25-核心理论 PAC学习、VC维、偏差方差分解 ⭐⭐⭐⭐⭐
26-现代表格数据方法 TabPFN、FT-Transformer、KAN、AutoML ⭐⭐⭐⭐

🎯 学习建议

初学者路径

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第1-2周：00-数学基础 + 01-基础概念
第3-4周：02-监督学习 + 03-无监督学习
第5-6周：06-实践指南 + 07-模型评估与调优
第7-8周：05-深度学习基础
第9-10周：08-特征工程 + 项目实践

进阶者路径

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第1-2周：04-时序模型 + 09-深度学习进阶
第3-4周：10-强化学习基础 + 12-集成学习进阶
第5-6周：13-降维与流形学习 + 17-图神经网络
第7-8周：18-NLP与Transformer详解 + 19-生成模型深度解析
第9-10周：20-自监督学习 + 21-元学习
第11-12周：22-大语言模型原理 + 23-可解释AI与因果推断

实践建议

  1. 边学边练：每学完一个算法，用代码实现一遍
  2. 项目驱动：结合实际项目学习，效果更佳
  3. 参与竞赛：Kaggle等平台提供很好的实践机会
  4. 阅读论文：高阶阶段建议阅读经典论文
  5. 持续更新：机器学习发展迅速，保持学习

📊 知识图谱

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机器学习
├── 监督学习
│   ├── 线性模型：线性回归、逻辑回归、Ridge、Lasso
│   ├── 树模型：决策树、随机森林、GBDT、XGBoost
│   ├── 概率模型：朴素贝叶斯、GDA
│   ├── 实例学习：KNN、SVM
│   └── 集成方法：Bagging、Boosting、Stacking、Voting
│
├── 无监督学习
│   ├── 聚类：K-Means、DBSCAN、层次聚类、GMM、谱聚类
│   ├── 降维：PCA、LDA、t-SNE、UMAP
│   └── 关联规则：Apriori
│
├── 深度学习
│   ├── 基础：CNN、RNN、LSTM、GRU
│   ├── 进阶：ResNet、Attention、Transformer
│   ├── GAN、VAE、扩散模型
│   └── 图神经网络：GCN、GAT、GraphSAGE
│
├── 强化学习
│   ├── 基础：MDP、Q-Learning
│   ├── 深度强化学习：DQN、Policy Gradient
│   └── 高级：Actor-Critic、PPO
│
└── 前沿技术
    ├── NLP：Word2Vec、BERT、GPT、大语言模型、多模态
    ├── 生成模型：GAN、VAE、Diffusion Models、流模型
    ├── 自监督学习：SimCLR、MoCo、MAE
    ├── 元学习：MAML、Prototypical Networks
    ├── 可信AI：可解释性、因果推断、公平性
    ├── AI Agent：智能体架构、工具使用、推理
    └── 现代表格方法：TabPFN、FT-Transformer、KAN、AutoML

🔧 环境配置

Python环境

Bash
# 创建虚拟环境
python -m venv ml_env
source ml_env/bin/activate  # Linux/Mac
ml_env\Scripts\activate     # Windows

# 安装基础包
pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn

# 深度学习
pip install torch torchvision tensorflow

# NLP
pip install transformers datasets

# 图神经网络
pip install torch-geometric

# 其他工具
pip install jupyter notebook seaborn plotly

推荐IDE

  • VS Code：轻量、插件丰富
  • PyCharm：功能强大、调试方便
  • Jupyter Notebook：交互式学习、可视化

📚 推荐资源

经典书籍

  • 《机器学习》- 周志华（西瓜书）
  • 《统计学习方法》- 李航
  • 《深度学习》- Goodfellow（花书）
  • 《Pattern Recognition and Machine Learning》- Bishop

在线课程

  • 吴恩达机器学习课程
  • 李宏毅机器学习课程
  • fast.ai深度学习课程

实践平台

  • Kaggle：数据科学竞赛
  • Google Colab：免费GPU
  • Papers With Code：论文+代码

🤝 贡献指南

本教程持续更新中，欢迎提出建议和反馈。

反馈方式

  • 发现问题请提出Issue
  • 有好的建议欢迎讨论
  • 分享学习心得

📄 算法索引

详见 算法完整索引，包含所有算法的快速参考。

📝 更新日志

2026-02-07

  • ✅ 新增26-现代表格数据方法章节（TabPFN、FT-Transformer、KAN、SAINT、AutoML）

2026-01-29

  • ✅ 完成全部24个章节的编写和审核
  • ✅ 统一教程风格和格式
  • ✅ 补充缺失的10个高阶章节
  • ✅ 新增22-大语言模型原理章节
  • ✅ 新增23-可解释AI与因果推断章节
  • ✅ 深度拓展19-生成模型（流模型、一致性模型）
  • ✅ 更新README和算法索引

🔗 相关章节

前置知识

深入学习

应用方向

工程实践

🌟 结语

机器学习是一个快速发展的领域，本教程力求提供一个完整、系统、实用的学习资源。希望这份教程能够帮助你在机器学习的道路上不断前进！

祝你学习愉快！ 🚀

最后更新日期：2026-02-19 适用版本：机器学习教程 v2026