機器學(xué)習(xí)從哪里著手？
前提是你又一定的高等數(shù)學(xué) ， 概率論和線性代數(shù)的基礎(chǔ) ， 其次就是一定的編程能力這個可以培養(yǎng) 。其實機器學(xué)習(xí)并沒有你想想的那么難以學(xué)習(xí) ， 機器學(xué)習(xí)將來的發(fā)展有兩個大的方向 ， 一個是機器學(xué)習(xí)理論研究型的 ， 像研究所 ， 高校等 ， 為工業(yè)屆提供算法能力 ， 這個就比較難 ， 至少需要研究生甚至博士 ， 再某一個算法鉆研多年 。其次就是應(yīng)用型的 ， 去解決實際問題的 ， 這個很多的需要你理解業(yè)務(wù) ， 將業(yè)務(wù)問題轉(zhuǎn)化為機器學(xué)習(xí)問題 ， 你需要對統(tǒng)計學(xué)習(xí)算法 ， 深度學(xué)習(xí) ， 強化學(xué)習(xí)等有一定的認(rèn)識 ， 你可以不用自己從頭實現(xiàn) ， 但需要知道怎么調(diào)參 ， 什么時候用什么算法 。
機器學(xué)習(xí)是什么意思？
機器學(xué)習(xí)(Machine Learning, ML)是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科 ， 涉及概率論、統(tǒng)計學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科 。學(xué)習(xí)是人類具有的一種重要智能行為 ， 但究竟什么是機器學(xué)習(xí) ， 長期以來卻眾說紛紜 。社會學(xué)家、邏輯學(xué)家和心理學(xué)家都各有其不同的看法 。那么機器學(xué)習(xí)到底是什么？直白來說 ， 機器學(xué)習(xí)就是運用集成運算單元根據(jù)人類大腦的學(xué)習(xí)方式 ， 進(jìn)行模擬學(xué)習(xí)的一類學(xué)科 。
舉個簡單的例子 ， 假設(shè)今天周一 ， 機器人‘小明’要去上學(xué) ， 下雨了就沒法去學(xué)校了 ， 那么我們需要讓小明知道如果下雨 ， 那么不去上學(xué)；如果天晴 ， 那么就去上學(xué) 。這事給小明一個訓(xùn)練集（類似于練習(xí)題 ， 做一次 ， 錯了就給正確答案了 ， 對了更好） ， 經(jīng)過我們?nèi)祟愂孪冉o好習(xí)題和答案 ， 小明能夠知道下面這個邏輯：此時學(xué)校規(guī)定 ， 除非雨大到水位250px才可以不來上學(xué) 。
這時小明又要開始判斷了 。當(dāng)雨水不足以阻擋小明去上學(xué) ， 那么問題又來了？小明是該打車去還是坐公交去呢？假如第一標(biāo)準(zhǔn)是八點之前必須到學(xué)校 ， 第二標(biāo)準(zhǔn)是盡量不要淋雨 ， 第三標(biāo)準(zhǔn)是花的錢要少 。假設(shè)三個標(biāo)準(zhǔn)的權(quán)重分別是0.5 ， 0.3 ， 0.2。此時小明要對已經(jīng)比較復(fù)雜的狀況進(jìn)行選擇了 。如果小明考慮小明怎么走路才能更有效率 ， 在中途打車時怎么跟司機交流呢？司機不可能只說一句話吧 。
如果小明能應(yīng)對司機所說的每句話 ， 假設(shè)司機一般只說3類話（上車 ， 去哪 ， 多少錢） 。每一類話的表達(dá)方式有很多種吧（‘來 ， 上車’、‘小伙子快上來外面有雨’） ， 假設(shè)每類話有30種可能 ， 那光跟司機交流的可能話語就有30的3次方中可能 ， 也就是說需要2.7萬個談話練習(xí)題（樣本）就能保證小明能跟司機完成最基本的交流 。在不斷的擴(kuò)充練習(xí)題（訓(xùn)練樣本）進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí) ， 機器人“小明”會越來越聰明 ， 這就是機器學(xué)習(xí) 。
有哪些可以自學(xué)機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、人工智能的網(wǎng)站？
【你應(yīng)該了解的機器學(xué)習(xí)算法及平臺框架,機器學(xué)習(xí)平臺】
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