作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
首先，需要明确这个问题的意义。作为一个计算机科学专业毕业生，你是否已经迈出了成为一名优秀的机器学习工程师的第一步呢？或者你曾经听说过这个职业有多么吸引人，但一直没有机会去尝试？ 如果你还没有决定是否去尝试这个行业，那就不要着急，通过阅读这篇文章，你可以快速了解到成为一名优秀的机器学习工程师所需具备的知识技能，以及获取该领域资源的途径。 第二，关于这篇文章的内容范围，作者希望它既涵盖面向机器学习工程师的一般知识和技能，又能够具体介绍一些热门机器学习技术的最新进展、应用场景及解决方案，以及不足之处。因此，本文将包括以下内容： - 概览：对机器学习的基本概念及发展历史进行介绍 - 深入理解：掌握机器学习的核心算法、模型参数估计方法、分类、回归等技能 - 模型性能优化：掌握模型调参技能，提升模型训练效果并改善模型泛化能力 - 部署与监控：了解部署在线机器学习模型的要求，掌握监控模型性能的方法 - 其他关注点：总结现有的技术瓶颈，展望未来的发展方向 最后，作者将提供一系列相关资源供读者参考，包括论文、开源库、课程、书籍等。 # 2. 概览 ## 2.1 什么是机器学习？ 机器学习（英语：Machine Learning）是一门研究如何让计算机通过数据和计算，实现某种预测或决策功能的学科。机器学习是从数据中自动分析并学习，并利用所得的知识对新的输入数据进行预测和决策的一类技术。 ### 2.1.1 算法与模型 机器学习算法，可以简单地理解为“规则”或“方法”，用来基于数据集生成模型。比如，K近邻法就是一种最简单的机器学习算法，它根据已知的数据样本，判断新输入数据应