机器学习实践指南蓝冠平台怎么样

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你可能在各种应用中听说过机器学习machine learning(ML),蓝冠平台怎么样 比如垃圾邮件过滤、光学字符识别(OCR)和计算机视觉。

开启机器学习之旅是一个涉及多方面的漫长旅途。对于新手,有很多的书籍,有学术论文,有指导练习,有独立项目。在这些众多的选择里面,很容易迷失你最初想学习的目标。

所以在今天的文章中,我会列出 7 个步骤(和 50 多个资源)帮助你开启这个令人兴奋的计算机科学领域的大门,并逐渐成为一个机器学习高手。

请注意,这个资源列表并不详尽,只是为了让你入门。 除此之外,还有更多的资源。

1、 学习必要的背景知识
你可能还记得 DataCamp 网站上的学习数据科学这篇文章里面的信息图:数学和统计学是开始机器学习(ML)的关键。 基础可能看起来很容易,蓝冠官网 因为它只有三个主题。 但不要忘记这些实际上是三个广泛的话题。

在这里需要记住两件非常重要的事情:

首先,你一定会需要一些进一步的指导,以了解开始机器学习需要覆盖哪些知识点。
其次,这些是你进一步学习的基础。 不要害怕花时间,有了这些知识你才能构建一切。
第一点很简单:学习线性代数和统计学是个好主意。这两门知识是必须要理解的。但是在你学习的同时,也应该尝试学习诸如最优化和高等微积分等主题。当你越来越深入 ML 的时候,它们就能派上用场。

如果是从零开始的,这里有一些入门指南可供参考:

Khan 学院 对于初学者是非常好的资源,蓝冠注册平台 可以考虑学习他们的线性代数和微积分课程。
在 麻省理工学院 OpenCourseWare 网站上学习线性代数 课程。
Coursera course 网站上对描述统计学、概率论和推论统计学的介绍内容。

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