进行机器学习有哪些课程？

【导读】现在的生产和操作越来越机械化，所需要的专业人才也更多，因而市场之间就存在了人才急缺的现象，学习人工智能工程师，对于个人而言有很好的帮助，那么，进行机器学习有哪些课程？

1. 入门机器学习

熟悉机器学习领域的经典算法、模型及实现的任务等，同时学习搭建和配置机器学习环境，并学会用线性回归解决一个实际问题。

2. Logistic回归分析、神经网络、SVM

掌握数据集探索;理解分类任务算法(Logistic回归、神经网络、SVM)原理;学会在scikit-learn框架下采用各分类算法分类具体任务。

3. 决策树模型与集成学习算法

损失函数：信息增益、Gini系数;划分：穷举搜索、近似搜索;正则：L2/L1;预防过拟合：预剪枝及后剪枝;Bagging原理;Boosting原理;流行的GBDT工具：XGBoost和LightGBM。

4. 聚类、降维、矩阵分解

主成分分析(PCA);独立成分分析(ICA);非负矩阵分解(NFM);隐因子模型(LFM);KMeans聚类和混合高斯模型GMM(EM算法);吸引子传播聚类算法(Affinity Propagation聚类算法)。

5. 特征工程、模型融合& 推荐系统实现

学会常用数据预处理方法及特征编码方法;学习特征工程的一般处理原则;组合各种特征工程技术和机器学习算法实现推荐系统。

希望大家能够明确自己的发展方向和需求，选择合适的行业发挥自己的才能，在未来能有更好的生活。关于“进行机器学习有哪些课程？”有需要的可以积极报考，通过培训和考试，拿到证书。