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人工智能需要學哪些課程,學校人工智能課程有哪些( 二 )

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歸根結底，Python入門很簡單，看視頻效率太低 。傳言B站的[小甲魚]零基礎入門學習Python不錯，簡單看了一眼，確實0基礎 。我們用Python是用來學機器學習的，喜歡看視頻學習的同學可以看看，建議只看P1-P53即可 ?！读慊A入門學習Python》：https://www.bilibili.com/video/av27789609機器學習——書市面上凡推薦機器學習的書，都少不了李航的《統(tǒng)計學習方法》和周志華的《機器學習》，我當初也是看了大佬推薦，在這兩本書上耗費了極多的時間 。
但這兩本我覺得都很不適合入門，尤其是統(tǒng)計學習方法，簡直就是上等武功秘籍，太過精煉，啃起來太吃力 。對比起來周老師的《機器學習》相對好點，其中有些公式推導有點跳，Datawhale 出了一本開源的《機器學習公式詳解》是個很好的補充 。周世華的《機器學習》是必不可少的工具書，還是必讀的，而且要反復閱讀，不過建議在看過視頻教程之后 。
https://datawhalechina.github.io/pumpkin-book偏應用的書，只推薦一本，其他的都不要看?。。。骸稒C器學習實戰(zhàn)：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow（原書第2版）》，入門可以先看前 9 章 。市面上很少有書能夠把機器學習在業(yè)務層面的應用介紹清楚，比如模型解釋、模型上線，模型監(jiān)控等等，沒有看到特別詳細的，有一本還算滿意，就是知名度比較低：《機器學習：軟件工程方法與實現 。
《機器學習：軟件工程方法與實現》現在無論是競賽還是工業(yè)界，boost模型都應用十分廣泛，分類、回歸、排序，XGBoost都能搞 。最后再介紹一本我認為的必讀：《深入理解XGBoost：高效機器學習算法與進階》，作者是XGBoost開源社區(qū)貢獻者何龍 。這本書以機器學習基礎知識做鋪墊，深入剖析了XGBoost的原理、分布式實現、模型優(yōu)化、深度應用等 。
機器學習——教程教程沒有看到太好的，除了sklearn的文檔，只推薦吳恩達、李宏毅、林軒田三位老師的視頻課件 。課件這里不單獨列出來了，下載鏈接我放到思維導圖里了 。Sklearn官方文檔：https://scikit-learn.org/stable/user_guide.html中文教程：https://sklearn.apachecn.org/機器學習——視頻與Python不同，機器學習基礎我覺得最好還是跟著視頻學，因為初學機器學習算法，涉及很多公式推導，非常難理解，跟著視頻學起來會輕松不少 。
視頻首推吳恩達的公開課，這是學習機器學習基礎知識的最好的課程 。英語不好的同學也不要擔心，視頻是有中文字幕的 。https://www.bilibili.com/video/BV164411b7dx作為補充，時間充裕的同學可以看看臺大李宏毅的機器學習公開課，特點是中文授課，比較輕松愉快 。https://www.bilibili.com/video/BV1pE411g7Wi時間更充裕的也可以看看林軒田的視頻課，只看基石部分即可 。
https://www.bilibili.com/video/BV1Ft41197Dy機器學習——數學基礎系統(tǒng)地學習機器學習所必須的數學知識數學基礎這一塊是個無底洞，不太建議大家耗費過多時間，用到了再補也不遲 。也不建議大家看書，基礎確實特別薄弱的同學，推薦一本：《機器學習的數學》，這本書特別全面的介紹了微積分、線性代數、概率統(tǒng)計、信息論、隨機過程、圖論等內容 。
再強調一遍，此書僅適于基礎特別薄弱的同學 。我感覺機器學習中用到最多的應該是線代，喜歡看視頻的可以看看李宏毅的機器學習中的線性代數：https://www.bilibili.com/video/BV1G7411f7BE/或者3blue1brown：線性代數的本質https://www.bilibili.com/video/BV1Ys411k7yQ其他數學基礎相關的電子書，我也放到思維導圖中了 。
一些經驗和建議1、我敢肯定很多初學者都是資料收集愛好者，越攢越多反而不知道從何開始 。我強烈建議把資料都扔掉，以我的這一套為準，一以貫之的學下去 。2、就像前面我提到的，很多東西先不要深究，不要在某些地方卡太久（比如數學部分，比如編程基礎），先學下去，學完 。了解大的框架之后，以后用到哪里，再回過來補也不遲 。

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