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机器学习要怎么入门?

时间:2017-09-14 18:30:09作者:魔据大数据学院

机器学习已经成为当下最火热的技术之一,机器学习要怎么入门?下面魔据小编就给大家细细介绍一下。很多人不懂什么是机器学习。本文属于入门级宝典,高手请绕道!

机器学习:机器学习是一门多领域交叉学科,专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。

由于人工智能的发展,机器学习越来越受到大家的追捧。很多新的计算机科学家和工程师开始跨入机器学习这个美好的世界。

 

机器学习要怎么入门?

 

先决条件(基础)

1.机器学习是非常依赖数学的一门科学。这不是一个可以选择的选项,而是必选项,因为没有数学就没有机器学习,数学是一个不可抛弃的根本支柱。Python在这个领域越来越受欢迎的原因之一就是它的“原型设计速度”。在机器学习中,一种允许您使用几行代码对算法进行建模的语言是绝对要掌握的。

2.微积分,概率理论和线性代数是几乎任何算法所必需的数学技能。如果你已经有了很好的数学背景,你可以跳过这个部分,选择刷新一些重要的概念是一个不错的主意。考虑到数学理论,不鼓励从头开始进行通透性学习。在完成特定的任务时也可以突击式的学习它们,数学的使用要由浅入深,一开始就注重简单的任务。

3.另外机器学习,学习过程中尽量采用适合自己学历背景的务实方法。建议是使用一个简短的纲要,其中最重要的概念需要一一自己亲自搞明白,并且在需要的时候通过搜索和研究继续深入的学下去。这不是一个非常系统的方法,但替 代方案有一个显着的缺点:大量的数学概念可以阻止和迷失所有没有深厚学术背景的人。

一个入门的武林秘籍:

概率论:

1. 离散和连续的随机变量(Discrete and continuous random variables)

2. 重要的分布(伯努利,分类,二项式,正态,指数,泊松,贝塔,伽马)

3. 贝叶斯统计(Bayes statistics)

4. 相关和协方差(correlation and covariance)

线性代数:

1. 向量和矩阵(Vectors and matrics)

2. 矩阵的决定因素(determinant of a matrix)

对于初学者来说,如何快速入门机器学习是至关重要的,还有什么疑问或想深入了解的,可以关注魔据大数据,还可以到魔据官网,有专业老师会为你解答。


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