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#xff08;1#xff09;机器学习正规学习路线
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#xff08;3#xff09;总结 感谢黄海广博士的分享
原创#xff1a; 机器学习初学者 机器学习初学者 今天
机器学习如何入门#xff1f;目前没有明确的答案。本站面向…目录
1机器学习正规学习路线
2机器学习快速入门
3总结 感谢黄海广博士的分享
原创 机器学习初学者 机器学习初学者 今天
机器学习如何入门目前没有明确的答案。本站面向广大初学者推荐下机器学习含深度学习简易入门的路线及学习资料入门了以后就会知道自己需要增强哪部分知识了也会知道找什么资料来学习。 1机器学习正规学习路线
如何学好机器学习正规路线大概是这样的
1.学好数学基础
数学分析微积分线性代数概率论统计应用统计数值分析常微分方程偏微分方程数值偏微分方程运筹学离散数学随机过程随机偏微分方程抽象代数实变函数泛函分析复变函数数学建模拓扑微分几何渐近分析......
2.学习经典机器学习书和教程
经典书籍Duda的《模式分类》、Mitchell的《机器学习》、李航的《统计学习方法》、周志华的《机器学习》......
吴恩达《机器学习》公开课、《深度学习》公开课。
李宏毅《机器学习基石》、《机器学习技法》。
3.学好编程语言
精通Python、Java、R、MATLAB、C等编程语言。
4.阅读论文
学好英语熟读经典论文并且读最新的机器学习论文如顶级会议论文等掌握最新的技术方向。
5.参加实际项目
如大厂实习、参加Kaggle、天池等数据竞赛......
按照以上路线学完以后虽然不一定能成为业界大牛博士毕业完全没有问题了。 以上方法存在的问题 大部分学习者的学习目的不是为了科研而是希望把机器学习作为工具来使用。 大部分学习者时间有限学不完这么多资料不知道如何取舍。 有些资料太难作者假设学习者有一定的基础对一些步骤进行了省略好多初学者看了的感觉是这样的
其实大部分人学习机器学习的目的只要会用机器学习算法及工具解决一些问题了解算法的基本原理即可并不需要学得那么深入。上面的学习路线第一条就劝退了好多人了。没有几个人能像博士一样扎实地学好数学基础也没有几个人能读完经典著作和热门教程只是希望快速入门机器学习。
在这种情况下本站推荐下快速的机器学习入门路线。
2机器学习快速入门
1.基础知识
熟悉基本的数学知识最主要是高等数学、线性代数、概率论与数理统计三门课程这三门课程应该是本科必修的如果真的忘了那就看下这篇文章《机器学习的数学基础》可以把这篇文章提供下载数学资料看一遍不需要全看懂但是基础的公式要大致明白能从资料中查找公式里面有两个公式总结材料
1) 机器学习的数学基础.docx
中文版对高等数学、线性代数、概率论与数理统计三门课的公式做了总结
2) 斯坦福大学机器学习的数学基础.pdf
原版英文材料非常全面建议英语好的同学直接学习这个材料。
本人非常建议打好数学基础数学基础决定了机器学习从业人员的高度。
但是如果学习时间太少又想入门机器学习就学习上面两个公式总结材料其中的一个。
2.机器学习的教程
1) 机器学习入门的最佳教程
应该是吴恩达老师的《机器学习》公开课这门课面向初学者注重实际应用并不侧重数学推导。这门课开课较早但到现在仍然是最火的机器学习公开课评分非常高课程配套作业octave版本。
学习这个课程注意事项 第五章Octave教程、第十八章应用实例这两章可以不用学有点过时了。 原版的octave作业可以不用做可以做修改过的python版本作业。 如果和吴恩达老师的《深度学习》公开课一起看第四、五、六周的内容可以直接学习《深度学习》的相关内容。 这个教程建议在三个月内看完如果有些地方看不懂没关系以后用到的时候再回头看看。 这个课程建议配合课程笔记一起看。本站已经提供了笔记下载
课程的视频、笔记、python代码作业请在这篇文章下载。 2) 机器学习小抄
本站以前发的一篇《机器学习小抄-像背托福单词一样理解机器学习》
把机器学习的概念做成背托福单词的随身小抄一样方便分分钟搞定机器学习各种记不住的概念这篇建议用一周时间看完注意是略读有些地方不懂没关系做下记录以后用到的时候再查。 3) 李航《统计学习方法》
详细介绍支持向量机、Boosting、最大熵、条件随机场等十个统计学习方法。对数学基础有一定要求这是经典中的经典很多国内的网课互联网企业的面试、笔试题目或多或少参考了这本书的内容对初学者来说有点难度但是如果想通过面试笔试这本书应该要看懂试着推导下算法。 4) 深度学习最佳入门教程
吴恩达《深度学习》公开课
这个视频教程用最简单的方式把深度学习的主要算法和框架讲得非常清楚课程附带代码作业和测试题作业学完以后深度学习就算入门了。每章的学习建议 第一章神经网络与深度学习
部分内容是《机器学习》公开课的第四、第五周的升级版 第二章改善深层神经网络
这部分内容基本没有和《机器学习》公开课有重合部分。 第三章结构化机器学习项目
部分内容是机器学习的第六周的升级版。 第四章卷积神经网络
这部分主要用于图像、目标检测方面的相当于斯坦福CS231n深度学习与计算机视觉-李飞飞主讲的课程的简化。 第五章序列模型
这部分主要用于自然语言处理注意一点RNN/LSTM结构里的符号和原始论文有点不一样我们平时的博客、论文的符号跟吴恩达老师的课程的符号略有区别。
课程的视频、笔记、python代码作业请在这篇文章下载。 5) 李宏毅《一天读懂深度学习》讲义
台大李宏毅教授的深度学习讲义这是我见过最容易懂的深度学习入门资料300多页的讲义能系统、通俗易懂地讲清楚深度学习的基本原理如同机器学习小抄一样生动形象。
建议用几天时间把这个讲义浏览一次可以基本了解什么是深度学习深度学习有什么用。 3.学好编程语言
由于只是入门仅推荐python这门编程语言。
机器学习主要的代码工具为pythonpython学习到底要学到什么程度个人感觉入门最重要至少要学到碰到问题能查百度的程度。
1) python安装
关于python安装包我推荐下载AnacondaAnaconda是一个用于科学计算的Python发行版支持 Linux, Mac, Windows系统提供了包管理与环境管理的功能可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题。下载地址https://www.anaconda.com/download/ 推荐选Anaconda python 3.6版本
IDE推荐使用pycharm社区版免费下载地址https://www.jetbrains.com/
2) python入门的资料推荐
a.《利用python进行数据分析》
这本书含有大量的实践案例你将学会如何利用各种Python库包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等高效地解决各式各样的数据分析问题。
这个是我看的第一本python入门资料如果把代码都运行一次基本上就能解决数据分析的大部分问题了。
下载地址建议购买书源代码可以上百度搜索。
注意第二版中文翻译已经有人写了建议搜索下载。
b.python入门笔记
作者李金这个是jupyter notebook文件把python的主要语法演示了一次值得推荐。
下载地址https://pan.baidu.com/s/1snmeqlR 密码hkv8
c.南京大学python视频教程
这个教程非常值得推荐python主要语法和常用的库基本涵盖了。
视频下载地址https://yun.baidu.com/s/1cCbERs 密码:7thx
看完这三个资料python基本入门了同时可以使用scikit-learn等机器学习库来解决机器学习的问题了。 4) 深度学习主要框架的学习
深度学习的主要框架最基础的应该是Tensorflow和Keras。教程很多可以选择性地学一下本站推荐简便的入门方法 a.Tensorflow入门
吴恩达《深度学习》公开课第二门课3.11介绍了Tensorflow的基本用法对应笔记p251这些用法会了以后基本上能看懂大部分代码了结合该课程的代码作业不懂的地方搜百度都能搜到了。 b.Keras入门
《python深度学习》书和配套代码《python深度学习》由Keras之父、现任Google人工智能研究员的弗朗索瓦•肖莱François Chollet执笔详尽介绍了用Python和Keras进行深度学习的探索实践包括计算机视觉、自然语言处理、产生式模型等应用。书中包含30多个代码示例步骤讲解详细透彻。
作者在github公布了代码代码几乎囊括了本书所有知识点。在学习完本书后读者将具备搭建自己的深度学习环境、建立图像识别模型、生成图像和文字等能力。但是有一个小小的遗憾代码的解释和注释是全英文的即使英文水平较好的朋友看起来也很吃力。
本站对全部代码做了中文解释和注释并下载了代码所需要的一些数据集尤其是“猫狗大战”数据集并对其中一些图像进行了本地化代码全部测试通过。请按照文件顺序运行代码前后有部分关联。
本站认为这本书和代码是初学者入门深度学习及Keras最好的工具。
电子书及中文注释代码请点击下载。 4.阅读论文
1) 学好英语读一些优秀论文
选择性地读一些经典论文英语真的不好就输入论文题目搜下百度很多博客会对经典论文有详细的解释。
看论文的关键复现作者的算法。
根据论文复现成功算法后通常就能对论文有深刻的理解了。经典论文都是可以复现的github都有最新的优秀论文通常也能搜到代码。 2) 学会整理论文
读过的论文分类整理下推荐下论文管理神器zotero功能强大可以在论文上记笔记并支持不同电脑之间的同步。 5.参加实际项目
如果有大厂的实习机会尽量去能学到不少东西。
没有实习机会可以尝试参加下kaggle比赛不一定要取得多少名次可以搜搜历次比赛下载数据下载别人的公开代码复现下。
国内也有类似的比赛如天池DF等。
通常在2-3个比赛能达到top1%的成绩代码能力基本没有问题了。
但是不建议在比赛中花太多时间比赛大部分时间是用于特征工程在实际工作中并不一定能用上只要能解决问题就行了其他时间用于学习吧。 6.多和学习者交流
交流的方式有很多种如参加学术活动、实验室讨论等但我认为最有效的交流方式还是加入一些学术讨论组织如微信群qq群等。“闻道有先后术业有专攻”不懂很正常不懂就要问“三人行必有我师。”
3总结
学习机器学习尽可能打好数学基础机器学习从业者数学基础不扎实只会用一些工具和框架相当于某些武术家只会耍套路外行人觉得很厉害但实战起来一定是鼻青脸肿。可以说数学基础是机器学习从业人员的天花板。为什么机器学习从业人员学历越高往往工资越高通常和掌握的基础知识正相关。
本文的方法只适合快速入门入门了以后你就会知道哪方面的不足自己也会找资料学习了。
本文的方法仅供参考。
