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RoadMap/DataScienceAI-RoadMap.md

 # 数据科学与机器学习进阶指南
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+# 统计学基础
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+- 相关性分析(相关系数 r、皮尔逊相关系数、余弦相似度、互信息)
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+- 回归分析(线性回归、L1/L2 正则、PCA/LDA 降维)
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+- 聚类分析(K-Means)
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+- 分布(正态分布、t 分布、密度函数)
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+- 指标(协方差、ROC 曲线、AUC、变异系数、F1-Score)
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+- 显著性检验(t 检验、z 检验、卡方检验)
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+- A/B 测试
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+# 机器学习
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+关联规则(Apriori、FP-Growth)
+回归(Linear Regression、Logistics Regression)
+决策树(ID3、C4.5、CART、GBDT、RandomForest)SVM(各种核函数)
+推荐(User-CF、Item-CF)
+推荐阅读：《集体智慧编程》、Andrew Ng — Machine Learning Coursera from Stanford
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+## 特征工程
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+可用性评估：获取难度、覆盖率、准确率
+特征清洗：清洗异常样本采样：数据不均衡、样本权重单个特征：无量纲化(标准化、归一化)、二值化、离散化、缺失值(均值)、哑编码(一个定性特征扩展为 N 个定量特征)数据变换：log、指数、Box-Cox 降维：主成分分析 PCA、线性判别分析 LDA、SVD 分解特征选择：Filter(相关系数、卡方检验)、Wrapper(AUC、设计评价函数 A\*、Embedded(L1-Lasso、L2-Ridge、决策树、DL)衍生变量：组合特征特征监控：监控重要特征，fa 特征质量下降我放一张公司内部算法培训关于特征工程的 PPT，仅供学习参考：
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+![img](https://pic4.zhimg.com/v2-0c488d35e35e491b354e293aec574277_b.png)
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+再往后你就可以在技能树上点几个酷炫的了：
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+提升 Adaboost 加法模型 xgboostSVM
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+软间隔损失函数核函数 SMO 算法 libSVM 聚类
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+K-Means 并查集 K-Medoids 聚谱类 SCEM 算法
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+Jensen 不等式混合高斯分布 pLSA 主题模型
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+共轭先验分布贝叶斯停止词和高频词 TF-IDF 词向量
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+word2vecn-gramHMM
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+前向/后向算法 Baum-WelchViterbi 中文分词数据计算平台
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+SparkCaffeTensorFlow 推荐阅读：周志华——《机器学习》
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+可以看到，不管你是用 TensorFlow 还是用 Caffe 还是用 MXNET 等等一系列平台来做高大上的 Deep Learning，在我看来都是次要的。想要在这个行业长久地活下去，内功的修炼要比外功重要得多，不然会活得很累，也很难获得一个优秀的晋升空间。
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+最后，关注你所在行业的最新 paper，对最近的算法理论体系发展有一个大致印象，譬如计算广告领域的几大经典问题：
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+![img](https://pic4.zhimg.com/v2-1c3851d3910d380f2e26d9030f101317_b.png)