huangp1489 发布于2024-11-19 01:45:04 出行信息 11 次
1.学习微积分
您需要的第一件事是多变量演算。
在哪里学习: 确保做练习题。 否则,您只会随课程一起点头,不会学任何东西。
2.学习线性代数
注意:我听过令人信服的论点,您可以跳过微积分和线性代数。 我认识的一些人直接进入了ML,并通过反复试验和直觉了解了他们所需的大多数知识,结果证明还可以。 您的里程会有所不同,但是无论您做什么,都不要跳过此下一步
3.学习编码
您需要的最后一件事是使用Python的编程经验。 您可以使用其他语言进行ML,但是如今,Python已成为黄金标准。
您还应该密切注意numpy和scipy软件包。 那些很多。
关于良好的编程习惯,我还有很多话要说。 一句话:通过良好的测试和错误处理,使代码清晰易懂且模块化。
写个简单的入门贴:
机器学习,机器运用一套通用的算法——泛型算法,自动建立起数据逻辑。
For example:
用于分类的泛型算法是能够把一组数据分门别类的,比如识别手写输入和区分垃圾邮件都可以用分类的泛型算法来实现,
此时,可以把机器学习算法看成一个黑盒子,两个任务输入的数据不一样,中间经过机器学习算法的作用,输出不同的结果。
机器学习可以分为有监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习等。这里的监督其实是指用来训练机器学习模型的数据是有标注的,而无监督学习就是没有标注数据,半监督学习是二者的结合,强化学习是对外界环境给的激励或惩罚信号学习自身的策略。下面咱们先从有监督学习开始:
***设,你现在是房地产经纪人,需要对房子进行相对准确的估价。你有一些所在城市三个月内房产交易的信息数据,包括房间数目、房子大小、周边地区环境,以及交易价格等。因为涉及了几个因素,你可能需要一个程序来帮你做这件事情,输入这些相关的信息,程序就能预估出房子的价格。
那么建立一个能预估房价的应用程序,你需要把关于每间房子的数据信息——“训练数据”——输入你的机器学习算法中,算法就会得出用于解决这些数据关系的一套数学公式。这就有点像一份数学考试的答案纸被涂掉了所有的算术符号,就像下面这张图。
非常高兴回答题主的这个问题,最近机器学习是非常热门的一个研究方向,但是需要说明的是机器学习并不是一个新概念了。
早期的机器学习更多是用于数学模型的拟合,数据回归和数据挖掘领域。主要的算法包括朴素贝叶斯,k-近邻,聚类,主成分析PCA等,这都是非常经典的算法。题主至少要了解。
往后随着深度神经网络的出现,机器学习进入了深度机器学的新领域,很大程度上现在火热的机器学习就是指的深度机器学习,包括谷歌的阿尔法狗都属于这一领域。这一部分如何来学好呢?这涉及的知识主要有:1,数学基础知识,包括高数中的导数、梯度,线性代数中的矩阵运算以及概率论的有关内容;2,适合机器学习的编程语言,比如Python和相关的库比如科学计算库:Numpy等;3,选择一个成熟且功能强大的深度学习框架,比如Tensorflow。
最后就是一个好的教学教程,或是教学入门视频。这部分有很多资料,题主可以去搜索包括用某宝~
方法大致就是这样了,希望楼主可以通过一些项目不断的去学习,这一过程很可能会遇到一些困难或是问题,要多思考多逛帖子。一定能进步的。
如果你想知道背后的原理,建议先温习数学知识:
1. 线性代数
2. 概率统计
3. 微积分,偏微分
4. 找一门知名的大学机器学习课程,比如斯坦福大学的
5. 深度学习
6. 神经网络(深度学习)
机器学习入门书籍:李航的统计学习、周志华西瓜书等,***:台大林轩田的机器学习基石与技法;资料不在多,在这里自荐一波,一个有温度有情怀的公众号AlgorithmDeveloper,一起系统地自学机器学习,加油💪。
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