知乎热议：如何学习机器学习

发布时间：2022-06-12 阅读 2663
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⛳ Stata 系列推文：

☝ PDF下载 - 推文合集

 

 

作者：仵荣鑫 (厦门大学)
邮箱：rxwu_cn@163.com

 

 

编者按：机器学习作为人工智能的重要分支，受到人们的广泛关注。机器学习是一门多领域交叉学科，掌握机器学习技术是一项重要且充满挑战的任务。为此，编者梳理了知乎答主们对机器学习的建议。

 

 

目录

 

 

1. 技能准备

刚开始接触机器学习，需要做一些必要的技能储备，过三关：英语、编程与数学。首先，英语需要具备阅读与听力能力。当前主流的书籍、期刊等资料大多是英文为主，我们无法避免地要看很多英文资料。

其次，关于编程语言，首推 Python，因为其良好的拓展支持性，主流的工具包都有 Python 版本。在特定情况下，选择 R 作为编程语言也是可以的。编程语言学习推荐：

最后，数学包括微积分、线性代数与统计学，可通过教育性非营利组织「可汗学院」学习。数学建议先搞定线性代数，推荐以下课程：

统计学习是机器学习的基石，推荐以下课程：

 

2. 入门学习

刚迈入机器学习的大门，需要有适合的学习途径：视频、书籍与动手。机器学习视频入门首选：

吴恩达老师的这门课可以加快学习进度，但不要跳过练习题，练习题非常有价值，虽然并非用 Python 写的 (而是 Matlab/Octave)。如果你不想学 Matlab，那么最好找点别的用 Python 习题练练手。当然，以下课程也非常不错：

在学习视频时，推荐阅读两本非常好的入门书籍：

入门书籍推荐还强推：

  • 周志华老师的《机器学习》：人称西瓜书，是经典入门教材之一，是一本大而全的书！内容中有用到西瓜举例子。建议和《南瓜书》一起看；
  • 李航老师的《统计学习方法》：这本书对机器学习原理的解释、公式的推导非常详尽，相信看完这本书，不会再说机器学习是玄学了。建议配合「白板推导系列」学习。

学习理论后，做一些基于 Python 的动手练习：

 

3. 进阶提升

实战热身：

实战平台：

 

4. 深度学习

深度学习推荐以下视频课程：

深度学习的几个大应用，自然语言处理、自然语言理解、深度视觉算法：

深度学习的书籍推荐两本，一本理论性强的，一本实践性强的：

  • Deep Learning：由 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 三位大牛合著的非常权威的一本书，也是后来出版的深度学习书籍的参考；
  • 《动手学深度学习》：深度学习的交互式学习体验。书中不仅阐述深度学习的算法原理，还演示它们的实现和运行。

更多深度学习的干货：

 

5. 学习建议

自学机器学习的误区和陷阱：

  • 不要试图掌握所有的相关数学知识再开始学习机器；
  • 不要把深度学习作为入门第一课；
  • 不要收集过多的资料，要分辨资料的时效性。

将技能落在实处，防止练就一身屠龙之技。机器学习最大的幻觉就是觉得自己什么都懂了，但等到真的使用时发现并不奏效。如果此刻燃起了学习机器学习的热情，就请赶快行动！

 

6. 相关推文

Note：产生如下推文列表的 Stata 命令为：
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