机器学习工程师技术图谱与学习路线(2025年) 一、基础阶段 数学基础 线性代数:矩阵运算、特征值与特征分解(主成分分析/PCA的基础)概率与统计:贝叶斯定理、条件概率、假设检验、分布模型(如朴素贝叶斯分类器的基础)微积分与优化:梯度下降、损失函数优化(如神经网络的反向传播算法) 编程技能 Python核心:语法、数据结构(列表、字典)、面向对象编程数据处理库:Numpy(数值计算)、Pandas(数据清洗与操作)可视化工具:Matplotlib、Seaborn(数据探索与结果展示) 机器学习导论 基础概念:监督