统计学 · 机器学习 · 深度学习 · 大模型 · 智能体 · 具身智能

像搭积木一样
理解 AI

线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、XGBoost、SVM、K-Means、EM 与高斯混合、PCA、神经网络、RNN、LSTM、ResNet、扩散模型、Transformer、LLM、RLHF、RAG、Agent、联邦学习、共形预测、模型量化、思维链……
每个主题都记清 用途 · 原理 · 优缺点 · 发展历程 · 适用场景 · 上手路径，并配一个可交互的可视化演示。

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ROADMAP · 路线图

先看什么，后看什么？

机器学习不是一堆孤立算法，而是一条有依赖关系的知识链。下面是这张地图的 13 个板块。

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GRAPH · 知识图谱

121 个主题的关系网

节点按分类着色、大小代表关联数；实线是学习前置、虚线是相关关联。拖拽节点整理布局，滚轮缩放，点节点直达主题卡。

METHOD · 方法论

一个主题怎么才算记牢？

光看不动手很容易「看过就忘」。下面这套六步方法论，每个主题都适用。

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TOPICS · 全部主题

逐个整理，从原理到演示

每个主题都包含：一句话定位、解决什么问题、核心思想、直观比喻、优缺点、发展历程、适用/不适用场景、怎么上手，以及一个可交互演示。

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RESOURCES · 延伸阅读

想再深入看什么？

这份笔记负责帮你建立「地图」。深入细节，推荐下面这些经典资源。