机器学习怎么学

Ⅰ 机器学习该怎么入门

机器学习入门最佳的方法其实就是理论和代码一起学习。一边看相应的理论推导，一边看并且实践经典代码。所以，为了更快入门，我推荐你最好能够懂点MATLAB或者是Python语言。

Matlab和Python说实话做高端的机器学习肯定是不推荐的，但是如果你想的是机器学习快速入门，那这两门语言绝对是绝佳选择。

第一步
有了上述基础后，你可以开始看点机器学习的相关内容了。我看很多人推荐elements of machine learning。我想说，你想让一个基础为零的人去看这本书，真的合适吗？？？

所以，我推荐的是Machine Learning in action，（这里面的完成语言为Python）这是英文版本的。当然如果你觉得英文对你是一个完全过不去的坎，（虽然我建议做技术的人都必须至少要看得懂英文）现在有中文版本，叫“机器学习实践”。

这本书用尽量少的公式把机器学习的基本算法都过了一遍，而且还讲得很清楚，更为重要的是他将公式和代码结合了起来。因此，你的机器学习并没有那么的抽象了，你知道算法里的公式如何的转化为代码。

所以，第一步，你可以耐着性子将这本书看完。反正我当时，把书中的代码自己敲了一次，虽然代码有的下载，你也可以选择只是把代码看懂完事。但我还是建议，自己敲一次，运行运行，这样你会得到不一样的体会。

第二步

学习Coursera上面Andrew Ng老师的machine learning的课程。这门课造福了众多机器学习的入门者，不仅仅是因为课程全面，内容由浅入深。

总之，一定要耐着性子过一遍甚至是几面这个课程。

第三步

这时候你已经对机器学习很多简单的算法比较清楚了，但是可能还没有一种大的全局观。所以，我建议大家可以看看这两本中文教材。周志华老师的西瓜书《机器学习》和李航老师的《统计学习方法》。

在前沿部分和第一到第三步的内容，如果你能按照这几步走下来，入门是肯定可以的。至于后面的机器学习精通部分，我也只能说：Good Luck and Have Fun

Ⅱ 本科生怎么自学机器学习

分听课和看书两个部分来说：
入门：
视频可以看coursera上Andrew Ng的machine learning课
书国内的可以看李航的统回计学习方法，综合了老外的基答本ML经典，写得浅显易懂，书也比较薄，好读，学习曲线不会太陡。国外的建议先看pattern classification，较其他的简单一些。

进阶：
视频的话可以看看coursera上的一些数值计算和最优化课程
书老外的大部头多了，经典的比如PRML（patten recognition and machine learning），elements fo statistical learning（此书虽名叫基础，实则十分艰深难读，不推荐初学者学习）。这两本都能读完且读懂了，那是看最前沿的ml的paper也不会发怵了

Ⅲ 想学习人工智能，如何下手学习呢

1、选择一种编程语言
首先，你得学会一种编程语言。虽然编程语言的选择有很多种，但大部分人都会选择从Python开始，因为Python的库更适用于机器学习。
2、学习代数、微积分、概率统计学的基础知识
如果你想了解机器学习更深层次的东西，学习这些知识是必不可少的，且会让你获益匪浅。同时我们可以利用Python科学数据库如Numpy&SciPy的优势。在学习不同的算法时，你需要将数据可视化，并学会利用在算法中用到的代数、微积分等概念属性。
3、学习Python库
机器学习库中已经写好了无数个Python库。你就挨个学习吧。在Python中，可以先从SciPy, PyBrain, Matplotlib 和Numpy开始学习，这些对你写机器学习算法都将十分有用。
其实，这也是学习人工智能的第一步。
4、Andrew-Ng课程
强烈推荐Andrew-NG的免费课程，了解机器学习的概念及算法理论。
学习完他的课程以后，你对人工智能现象就会有一些了解了。
5、学习Scikit-Learn库
最强大的API之一，拥有各种算法功能强大的数据编码器（Algorithms Powerful Data Encoders）
强烈推荐你看看这本书——Python Machine Learning Edition 2，中文名《Python 机器学习》第2版，作者Sebastian Raschka。

“我刚开始学习人工智能时就读了这本书。读完本书，你就会了解如何实现机器学习中的各种算法”。
从机器学习算法理论（数学解释）和优化方法到实战编码，本书涵盖了Python实战算法和Scikit-Learn API在Python中的应用等知识。
6、实战时间
你也应该积极参加网络上各种编程竞赛。这类竞赛一般都很耗时，但不管怎样，你在刚开始的时候没必要一定要取得一个很高的排名，因为参加比赛的人都很优秀。刚开始，在他们面前你可能只是个无名小卒，但也别灰心，你只要每天持续练习，向每个人学习就好了。
就拿我来说吧，我在比赛中从来没进过前十。但是，我仍然在坚持。因为想要取得排名的话，你需要投入大量的时间。而我的目标，仅仅是重在参与，学习更多知识罢了。

Ⅳ 机器学习 python 怎么学

你好，学习复Python编程语言，是大家制走入编程世界的最理想选择。你可以到我们官网进行观看下载。Python比其它编程语言更适合人工智能这个领域，无论是学习任何一门语言，基础知识，就是基础功非常的重要，找一个有丰富编程经验的老师或者师兄带着你会少走很多弯路， 你的进步速度也会快很多，无论我们学习的目的是什么，不得不说Python真的是一门值得你付出时间去学习的优秀编程语言。在选择培训时一定要多方面对比教学，师资，项目，就业等，慎重选择。

Ⅳ 机器学习怎么快速入门

找一本教材，来个人推荐李航自的《统计机器学习》
可以去看网易上关于机器学习的公开课，是Standford的Prof. Ng的视频课程，超级棒。
结合教材和视频，将机器学习算法的公式推一遍，然后用Matlab或者python跑一跑数据，找点感觉。
对于数学也要加强，特别在概率论方面。

Ⅵ 机器学习该怎么入门有推荐的课程吗

机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复回杂度理论答等多门学科。入门的话，建议你可以去七月在线家看看，他家有个课程是机器学习入门级，价格现在很优惠，而且还不需要什么基础就可以学

Ⅶ 机器学习怎么入门

有一定的事实证明，Python语言更适合初学者，Python语言并不会让初学者感到晦涩，它内突破了传统容程序语言入门困难的语法屏障，初学者在学习Python的同时，还能够锻炼自己的逻辑思维，同时Python也是入门人工智能的首选语言。
学习编程并非那么容易，有的人可能看完了Python语法觉得特别简单，但再往后看就懵了，因为到后期发现并不能学以致用，理论结合项目才是学好一门编程语言的关键。可以选择报班入门，根据自己的实际需要实地了解，可以先在试听之后，再选择适合自己的。

Ⅷ 机器学习里的学习到底应该怎么理解

机器学习（MachineLearning），在我看来就是让机器学习人思维的过程。机器学习的宗旨就是专让机器学会“人识属别事物的方法”，我们希望人从事物中了解到的东西和机器从事物中了解到的东西一样，这就是机器学习的过程。在机器学习中有一个很经典的问题：
“假设有一张色彩丰富的油画，画中画了一片茂密的森林，在森林远处的一棵歪脖树上，有一只猴子坐在树上吃东西。如果我们让一个人找出猴子的位置，正常情况下不到一秒钟就可以指出猴子，甚至有的人第一眼就能看到那只猴子。”
那么问题就来了，为什么人能在上千种颜色混合而成的图像中一下就能识别出猴子呢？在我们的生活中，各种事物随处可见，我们是如何识别出各种不同的内容呢？也许你可能想到了——经验。没错，就是经验。

Ⅸ 机器学习怎么入门

需要掌握的来知识比较多，需源要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析。
需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法;当然还有各个领域需要的算法，比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM;总之算法很多需要时间的积累。
需要掌握至少一门编程语言：毕竟算法的实现还是要编程的;如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少。
如果你有这方面的天赋，可以去尝试。网站域名用top。

Ⅹ 刚开始学人工智能机器学习 应该怎么学

入门了解来的话看一些自书或者网课就行，书的话推荐《machine learning》或者周志华的《机器学习》，网课的话可以去网易云课堂找台湾大学李宏毅的《机器学习中文课程》。
以上只是说你在入门了解的时候可以看的东西，如果了解了基本原理、复现了一些程序之后，可以去谷歌找一些特定方向比如NLP或者CV方向的论文来看，如果不知道找什么论文可以去csdn博客上看看其他前辈的学习总结，里面有的人会给出推荐的论文。