怎么学习机器学习,備什么字
1. 根底常识预备: 数学根底:了解线性代数、概率论、统计学和微积分等数学概念。 编程根底:了解至少一种编程言语,如Python、R或Java,Python是机器学习范畴最常用的言语之一。
2. 了解机器学习基本概念: 监督学习:绵亘分类和回归使命。 无监督学习:如聚类和降维。 强化学习:经过与环境交互来学习最优战略。 深度学习:一种特别的机器学习方法,运用神经网络来处理杂乱数据。
3. 学习资源: 在线课程:如Coursera、edX、Udacity和Kaggle等渠道供给的机器学习课程。 书本:《机器学习》作者:周志华,《深度学习》作者:Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville。 教程和博客:许多网站和博客供给机器学习的教程和事例研讨,如Medium、Towards Data Science等。
4. 实践项目: 运用揭露数据集:如Kaggle、UCI机器学习库等,进行实践的项目实践。 构建小型项目:从简略的模型开端,如线性回归、决策树等,逐渐添加难度。
5. 参与社区和评论: 参与机器学习社区:如Stack Overflow、Reddit的r/MachineLearning等。 参与研讨会和会议:如NeurIPS、ICML、CVPR等。
6. 继续学习: 盯梢最新研讨:阅览学术论文和工作陈述。 重视范畴专家:经过交际媒体、博客和播客了解工作动态。
7. 东西和库: 挑选适宜的东西:如Scikitlearn、TensorFlow、PyTorch等,用于完成机器学习算法。
8. 应用范畴探究: 了解机器学习的应用范畴:如计算机视觉、自然言语处理、引荐体系等。
9. 品德和职责: 了解机器学习的品德和职责:保证你的作业契合品德和法令规范。
10. 构建工作途径: 确认工作方针:如数据科学家、机器学习工程师、研讨科学家等。 预备简历和面试:了解工作需求和面试技巧。
记住,学习机器学习是一个继续的进程,需求不断学习和实践。坚持好奇心和耐性,逐渐深化,你将能够在这个范畴获得前进。
怎么学习机器学习:一个全面的攻略
一、根底常识储藏
在学习机器学习之前,您需求具有必定的数学和编程根底。
数学根底:线性代数、微积分、概率论和统计学是机器学习的数学根底。您能够经过在线课程、教科书或视频教程来学习这些常识。
编程根底:Python 是机器学习中最常用的编程言语。您能够经过在线教程、书本或参与编程课程来学习 Python 编程。
二、挑选适宜的教材和课程
挑选适宜的教材和课程关于学习机器学习至关重要。
教材引荐:
《机器学习》(周志华著):这是一本经典的机器学习教材,合适初学者和有必定根底的读者。
《深度学习》(Ian Goodfellow 著):这本书具体介绍了深度学习的基本概念和算法,合适对深度学习感兴趣的读者。
在线课程引荐:
《机器学习》(吴恩达):这是一门由 Coursera 供给的免费课程,合适初学者。
《深度学习专项课程》(吴恩达):这是一门由 Coursera 供给的深度学习课程,合适有必定根底的读者。
三、着手实践
理论常识是根底,但实践才是查验真理的唯一规范。
数据集获取:您能够从 UCI 机器学习库、Kaggle 等渠道获取数据集。
编程环境建立:装置 Python、NumPy、Pandas、Scikit-learn、TensorFlow 等库,建立编程环境。
项目实践:经过处理实践问题来进步自己的技术。能够从简略的项目开端,逐渐进步难度。
四、进阶学习
在把握了根底常识后,您能够进一步学习以下内容:
深度学习:学习神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等深度学习算法。
强化学习:学习 Q-learning、SARSA、深度 Q 网络(DQN)等强化学习算法。
搬迁学习:学习怎么将已有模型应用于新使命,进步模型功能。
五、参与社区,沟通学习
参与机器学习社区,与其他学习者沟通,能够拓展视界,进步自己的技术。
GitHub:在 GitHub 上重视机器学习相关的项目,学习别人的代码和经历。
Stack Overflow:在 Stack Overflow 上发问和答复问题,处理自己的疑问。
知乎:在知乎上重视机器学习论题,与其他学习者沟通心得。
学习机器学习是一个长时间的进程,需求不断堆集和尽力。期望本文能为您供给一个明晰的学习途径,祝您在机器学习的道路上越走越远。
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