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机器学习要怎么入门?

时间:2017-09-22 16:37:58作者:魔据大数据学院

机器学习要怎么入门?取决于你想学的程度,只是想混口饭吃没有太多必要花很多时间补别的东西,不用看懂证明,你知道的大概,能用软件做出个结果就够了。

魔据大数据告诫:想认真学的话:先决条件是有一定的数学基础,是不可或缺的支柱。机器学习需要一种不同的方法。在机器学习中,一种使用几行代码即可建模算法的语言绝对是必要的。

1. 数学方面:微积分、矩阵论

矩阵这一块,了解的越多对你推倒计算方面能力的提升提高非常多。当然,只想看懂不要求证明的话,本科的线性代数够用了。

2. 凸优化

这一块的重要性非常显然了,比如你连牛顿法、梯度下降法、一维搜索等基本的凸优化都不了解的话会非常吃力。但短期来说的话,基本上Boyd的convex optimization懂就够用了。

3.概率、统计

对基本的期望啊mean啊之类的计算,极大似然,bayes,多元正太等很多相关方面的统计一定要比较熟悉,否则对涉及统计和对数据的直觉上会差很多。

 

机器学习要怎么入门

 

4.泛函

对函数空间理解不够的话会比较吃力。但重要性上比如前面几个方面。对于大多数只学过微积分线性代数+基本统计的人不大会有时间和精力说把上面这些一门一门学了才开始学ML,大多数时候都是慢慢去补的。比如上面有人提到Andrew Ng的coursera课程上会有一些hangouts。这是一个很好的比较快速掌握急切所需的东西的方面。毕竟上面每一门课都需要花很多时间去学。但是,如果你能真的好好学了之后,再回过头来把ML再学一遍,你收获一定会多的多!

机器学习虽然没有大家想的晦涩难懂,自学也能学到一些东西,但仅是一些皮毛。既然你决定要学这门技术,就报班一心一意的用心去学,学懂学精,对于以后找工作或学习别的技术来讲,都会比较轻松。


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