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机器学习初学者建议 | ApacheCN

贡献者: @zhu1040028623(谈笑风生)

最近有不少朋友问起,想要入门机器学习,用什么姿势比较合适呢?在这里分享我的一个入门经验,也就是打怪升级路线图。

本文适合人群:有恒心有毅力的学习者,0基础渴望跨入机器学习的大门,工作一段时间,大学的数学全部还给老师的人。
不适合人群:数学物理相关专业的朋友。因为这里说的内容对于你们来说,过于简单。

Part 1 数学

之所以现在机器学习还没有想别的计算机岗位一样能量产,其最大的门槛就在于数学。所以,如果你想在机器学习这行,走的更深更远,不想做调包侠,想提升自己在应聘时的竞争力,请务必学好数学。

学习的顺序可以是先学数学再学算法部分。也可以是先熟练算法的coding,然后再回头补数学。
个人推荐是第一种方式,这样在学习的时候,知其然知其所以然。当然,有些朋友喜欢我先上手能做这点东西,再慢慢深究原理,这样也是可行的。学习曲线的陡峭程度相对从数学入门来说。可能更平滑,但是有问题在于,你在coding时,可能根本不懂算法的原理,调参时会产生很大的疑惑。然后你可能会放弃直接coding,转而学数学。所以,希望在确定学习顺序时,一定要想好,不然反复来回折腾,啥的都没学到,就浪费时间精力了。
数学至少需要学习这三个方向的内容。

其实很简单,都是大家本科时候的课程。此外可以补充学习 统计学,矩阵论,凸优化,数值分析,离散数学等等。根据大家自己的需要来,保证这三门数学基础课就可以顺利的入门机器学习了。

Part 编程语言部分
萌新入门,Python毋庸置疑是你的首选。当然R、java、C++、scala等也可以在后续学习中逐步了解。
个人推荐先学Python,其次呢,现在很多公司机器学习和大数据都是一起玩的,java和scala是工程实现必须掌握的。R语言在一些传统行业用的很多,如果你希望给自己求职时增加亮点,R可以去学习一下。C++呢,这个建议大家最后来,因为一般来说,为了追求速度,ML框架的底层实现很多都是C和C++,但是大伙才入门,这方面可以缓一缓。

接下来我们说说Python

从三个方面跟大家聊一聊
1. Python的基础语法,这个不多说,到处都是学习资料。如果条件允许,建议直接学习3.x(2.x版本将会逐渐淘汰,而且现在主流的包都支持3.x)
下图仅供参考

  1. 进阶部分方向太多了,个人建议可以关注下并发和异步这块的内容。

  2. Python库

我分别从数据的获取,计算,处理到最后的可视化,四个方面列举了相关的内容。

我们可以看到,爬虫的内容相当的多,所以建议:入门了解一个框架(Scrapy)即可,因为爬虫是一门广度深度都很大的学科。

Part 算法及后续部分

算法部分官网上已经有很好的入门文章,这里我就不在累述(其实是后面的还没整理好(逃~)

算法部分建议先吃透传统的机器学习算法部分,包括数学的推导和相关库怎么用,至于是否需要自己实现一遍造轮子,如果你时间充裕,想学的更扎实,完全可以自己造,然后看看别人的源码,为什么速度更快。

简单聊聊这些年的热门应用


可以看到传统机器学习已经有非常广泛的应用场景,所以建议大家这块一定要吃透,这块吃透,不愁饭吃了,后面再想奔小康的事。
当然我在这里例举的仅限于个人的了解,欢迎大家补充。

当然,很多朋友就会问,我学了,哪里能练手或者做项目了。
肯定是极力推荐kaggle,国内有天池,datafountain这类的平台。

个人水平有限,如有问题,希望能及时提出来,我将第一时间修改。
后续文章,还没想好写啥,看大家反馈吧。

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评论 9

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  1. #1
    小瑶

    膜拜大佬,膜拜大佬!!!

    小瑶3个月前 (10-24)回复
  2. #2
    片刻

    膜拜大佬,膜拜大佬!!!

    片刻3个月前 (10-24)回复
  3. #3
    那伊抹微笑

    膜拜大佬,膜拜大佬!!!

    那伊抹微笑3个月前 (10-24)回复
  4. #4

    感谢大牛分享!前进之路的一盏明灯

    因特而世界3个月前 (10-24)回复
  5. #5

    感谢大佬的付出和铺路!膜拜!

    哪尼的莽莽3个月前 (10-29)回复
  6. #6

    膜拜大佬,膜拜大佬!!!

    wangdehong2个月前 (11-13)回复
  7. #7

    膜拜大佬,膜拜大佬!!!

    肉肉2个月前 (11-29)回复
  8. #8

    膜拜大佬,膜拜大佬

    arvinhyy1个月前 (12-15)回复
  9. #9

    好详细的 入门 和晋级 资料,跟随 你们 一起进步

    caozhao6天前回复

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