機器學習怎麼學

Ⅰ 機器學習該怎麼入門

機器學習入門最佳的方法其實就是理論和代碼一起學習。一邊看相應的理論推導，一邊看並且實踐經典代碼。所以，為了更快入門，我推薦你最好能夠懂點MATLAB或者是Python語言。

Matlab和Python說實話做高端的機器學習肯定是不推薦的，但是如果你想的是機器學習快速入門，那這兩門語言絕對是絕佳選擇。

第一步
有了上述基礎後，你可以開始看點機器學習的相關內容了。我看很多人推薦elements of machine learning。我想說，你想讓一個基礎為零的人去看這本書，真的合適嗎？？？

所以，我推薦的是Machine Learning in action，（這裡面的完成語言為Python）這是英文版本的。當然如果你覺得英文對你是一個完全過不去的坎，（雖然我建議做技術的人都必須至少要看得懂英文）現在有中文版本，叫「機器學習實踐」。

這本書用盡量少的公式把機器學習的基本演算法都過了一遍，而且還講得很清楚，更為重要的是他將公式和代碼結合了起來。因此，你的機器學習並沒有那麼的抽象了，你知道演算法里的公式如何的轉化為代碼。

所以，第一步，你可以耐著性子將這本書看完。反正我當時，把書中的代碼自己敲了一次，雖然代碼有的下載，你也可以選擇只是把代碼看懂完事。但我還是建議，自己敲一次，運行運行，這樣你會得到不一樣的體會。

第二步

學習Coursera上面Andrew Ng老師的machine learning的課程。這門課造福了眾多機器學習的入門者，不僅僅是因為課程全面，內容由淺入深。

總之，一定要耐著性子過一遍甚至是幾面這個課程。

第三步

這時候你已經對機器學習很多簡單的演算法比較清楚了，但是可能還沒有一種大的全局觀。所以，我建議大家可以看看這兩本中文教材。周志華老師的西瓜書《機器學習》和李航老師的《統計學習方法》。

在前沿部分和第一到第三步的內容，如果你能按照這幾步走下來，入門是肯定可以的。至於後面的機器學習精通部分，我也只能說：Good Luck and Have Fun

Ⅱ 本科生怎麼自學機器學習

分聽課和看書兩個部分來說：
入門：
視頻可以看coursera上Andrew Ng的machine learning課
書國內的可以看李航的統回計學習方法，綜合了老外的基答本ML經典，寫得淺顯易懂，書也比較薄，好讀，學習曲線不會太陡。國外的建議先看pattern classification，較其他的簡單一些。

進階：
視頻的話可以看看coursera上的一些數值計算和最優化課程
書老外的大部頭多了，經典的比如PRML（patten recognition and machine learning），elements fo statistical learning（此書雖名叫基礎，實則十分艱深難讀，不推薦初學者學習）。這兩本都能讀完且讀懂了，那是看最前沿的ml的paper也不會發怵了

Ⅲ 想學習人工智慧，如何下手學習呢

1、選擇一種編程語言
首先，你得學會一種編程語言。雖然編程語言的選擇有很多種，但大部分人都會選擇從Python開始，因為Python的庫更適用於機器學習。
2、學習代數、微積分、概率統計學的基礎知識
如果你想了解機器學習更深層次的東西，學習這些知識是必不可少的，且會讓你獲益匪淺。同時我們可以利用Python科學資料庫如Numpy&SciPy的優勢。在學習不同的演算法時，你需要將數據可視化，並學會利用在演算法中用到的代數、微積分等概念屬性。
3、學習Python庫
機器學習庫中已經寫好了無數個Python庫。你就挨個學習吧。在Python中，可以先從SciPy, PyBrain, Matplotlib 和Numpy開始學習，這些對你寫機器學習演算法都將十分有用。
其實，這也是學習人工智慧的第一步。
4、Andrew-Ng課程
強烈推薦Andrew-NG的免費課程，了解機器學習的概念及演算法理論。
學習完他的課程以後，你對人工智慧現象就會有一些了解了。
5、學習Scikit-Learn庫
最強大的API之一，擁有各種演算法功能強大的數據編碼器（Algorithms Powerful Data Encoders）
強烈推薦你看看這本書——Python Machine Learning Edition 2，中文名《Python 機器學習》第2版，作者Sebastian Raschka。

「我剛開始學習人工智慧時就讀了這本書。讀完本書，你就會了解如何實現機器學習中的各種演算法」。
從機器學習演算法理論（數學解釋）和優化方法到實戰編碼，本書涵蓋了Python實戰演算法和Scikit-Learn API在Python中的應用等知識。
6、實戰時間
你也應該積極參加網路上各種編程競賽。這類競賽一般都很耗時，但不管怎樣，你在剛開始的時候沒必要一定要取得一個很高的排名，因為參加比賽的人都很優秀。剛開始，在他們面前你可能只是個無名小卒，但也別灰心，你只要每天持續練習，向每個人學習就好了。
就拿我來說吧，我在比賽中從來沒進過前十。但是，我仍然在堅持。因為想要取得排名的話，你需要投入大量的時間。而我的目標，僅僅是重在參與，學習更多知識罷了。

Ⅳ 機器學習 python 怎麼學

你好，學習復Python編程語言，是大家制走入編程世界的最理想選擇。你可以到我們官網進行觀看下載。Python比其它編程語言更適合人工智慧這個領域，無論是學習任何一門語言，基礎知識，就是基礎功非常的重要，找一個有豐富編程經驗的老師或者師兄帶著你會少走很多彎路， 你的進步速度也會快很多，無論我們學習的目的是什麼，不得不說Python真的是一門值得你付出時間去學習的優秀編程語言。在選擇培訓時一定要多方面對比教學，師資，項目，就業等，慎重選擇。

Ⅳ 機器學習怎麼快速入門

找一本教材，來個人推薦李航自的《統計機器學習》
可以去看網易上關於機器學習的公開課，是Standford的Prof. Ng的視頻課程，超級棒。
結合教材和視頻，將機器學習演算法的公式推一遍，然後用Matlab或者python跑一跑數據，找點感覺。
對於數學也要加強，特別在概率論方面。

Ⅵ 機器學習該怎麼入門有推薦的課程嗎

機器學習是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、演算法復回雜度理論答等多門學科。入門的話，建議你可以去七月在線家看看，他家有個課程是機器學習入門級，價格現在很優惠，而且還不需要什麼基礎就可以學

Ⅶ 機器學習怎麼入門

有一定的事實證明，Python語言更適合初學者，Python語言並不會讓初學者感到晦澀，它內突破了傳統容程序語言入門困難的語法屏障，初學者在學習Python的同時，還能夠鍛煉自己的邏輯思維，同時Python也是入門人工智慧的首選語言。
學習編程並非那麼容易，有的人可能看完了Python語法覺得特別簡單，但再往後看就懵了，因為到後期發現並不能學以致用，理論結合項目才是學好一門編程語言的關鍵。可以選擇報班入門，根據自己的實際需要實地了解，可以先在試聽之後，再選擇適合自己的。

Ⅷ 機器學習里的學習到底應該怎麼理解

機器學習（MachineLearning），在我看來就是讓機器學習人思維的過程。機器學習的宗旨就是專讓機器學會「人識屬別事物的方法」，我們希望人從事物中了解到的東西和機器從事物中了解到的東西一樣，這就是機器學習的過程。在機器學習中有一個很經典的問題：
「假設有一張色彩豐富的油畫，畫中畫了一片茂密的森林，在森林遠處的一棵歪脖樹上，有一隻猴子坐在樹上吃東西。如果我們讓一個人找出猴子的位置，正常情況下不到一秒鍾就可以指出猴子，甚至有的人第一眼就能看到那隻猴子。」
那麼問題就來了，為什麼人能在上千種顏色混合而成的圖像中一下就能識別出猴子呢？在我們的生活中，各種事物隨處可見，我們是如何識別出各種不同的內容呢？也許你可能想到了——經驗。沒錯，就是經驗。

Ⅸ 機器學習怎麼入門

需要掌握的來知識比較多，需源要數學基礎：高等數學，線性代數，概率論數理統計和隨機過程，離散數學，數值分析。
需要演算法的積累：人工神經網路，支持向量機，遺傳演算法等等演算法;當然還有各個領域需要的演算法，比如要讓機器人自己在位置環境導航和建圖就需要研究SLAM;總之演算法很多需要時間的積累。
需要掌握至少一門編程語言：畢竟演算法的實現還是要編程的;如果深入到硬體的話，一些電類基礎課必不可少。
如果你有這方面的天賦，可以去嘗試。網站域名用top。

Ⅹ 剛開始學人工智慧機器學習 應該怎麼學

入門了解來的話看一些自書或者網課就行，書的話推薦《machine learning》或者周志華的《機器學習》，網課的話可以去網易雲課堂找台灣大學李宏毅的《機器學習中文課程》。
以上只是說你在入門了解的時候可以看的東西，如果了解了基本原理、復現了一些程序之後，可以去谷歌找一些特定方向比如NLP或者CV方向的論文來看，如果不知道找什麼論文可以去csdn博客上看看其他前輩的學習總結，裡面有的人會給出推薦的論文。