自學機器學習方法和技巧

❶ 常用機器學習方法有哪些

機器學習中常用的方法有：

(1) 歸納學習

符號歸納學習：典型的符號歸納學習有示例學習、決策樹學習。

函數歸納學習(發現學習)：典型的函數歸納學習有神經網路學習、示例學習、發現學習、統計學習。

(2) 演繹學習

(3) 類比學習：典型的類比學習有案例(範例)學習。

(4) 分析學習：典型的分析學習有解釋學習、宏操作學習。

(1)自學機器學習方法和技巧擴展閱讀：

機器學習常見演算法：

1、決策樹演算法

決策樹及其變種是一類將輸入空間分成不同的區域，每個區域有獨立參數的演算法。決策樹演算法充分利用了樹形模型，根節點到一個葉子節點是一條分類的路徑規則，每個葉子節點象徵一個判斷類別。先將樣本分成不同的子集，再進行分割遞推，直至每個子集得到同類型的樣本，從根節點開始測試，到子樹再到葉子節點，即可得出預測類別。此方法的特點是結構簡單、處理數據效率較高。

2、樸素貝葉斯演算法

樸素貝葉斯演算法是一種分類演算法。它不是單一演算法，而是一系列演算法，它們都有一個共同的原則，即被分類的每個特徵都與任何其他特徵的值無關。樸素貝葉斯分類器認為這些「特徵」中的每一個都獨立地貢獻概率，而不管特徵之間的任何相關性。然而，特徵並不總是獨立的，這通常被視為樸素貝葉斯演算法的缺點。簡而言之，樸素貝葉斯演算法允許我們使用概率給出一組特徵來預測一個類。與其他常見的分類方法相比，樸素貝葉斯演算法需要的訓練很少。在進行預測之前必須完成的唯一工作是找到特徵的個體概率分布的參數，這通常可以快速且確定地完成。這意味著即使對於高維數據點或大量數據點，樸素貝葉斯分類器也可以表現良好。

3、支持向量機演算法

基本思想可概括如下：首先，要利用一種變換將空間高維化，當然這種變換是非線性的，然後，在新的復雜空間取最優線性分類表面。由此種方式獲得的分類函數在形式上類似於神經網路演算法。支持向量機是統計學習領域中一個代表性演算法，但它與傳統方式的思維方法很不同，輸入空間、提高維度從而將問題簡短化，使問題歸結為線性可分的經典解問題。支持向量機應用於垃圾郵件識別，人臉識別等多種分類問題。

❷ 機器學習有哪些學習方法

在繼續學，我感覺有一些特定的方式來完成你的思想思維以及思想作為。

❸ 如何自學機器學習

很多都會有一個問題「如何自學書本知識之外的內容」。也許你是想增加一些技能，也許僅僅是愛好，也許是你讀報紙書刊遇到一個你想去了解的知識點，也許是你要開始進行獨立的研究……總之，你總會面臨一些需要自學的情況。
不幸的是，現在的教育系統在教學上太事無巨細，因此很少給你機會獨立學習。但是我們到底應該怎樣去自學呢？
Metacademy2 是一個進行自學的很好的工具，目前主要提供機器學習和人工智慧方面的知識。自學最令人興奮的地方就是你可以對所有的知識去追根溯源激鄭，建立知識樹。Metacademy就是在這樣一種理念下建立起來的一個網站。通過知識樹的方式可以讓你對知識一步一步的深入學習。
Ph.D.也許是學習階段中唯一的需要自己管理自己學習的階段，你需要去比周圍的人學習更多的知識，包括你的導師。我剛結束了我的博士旅程（研究方向為機器學習），因此我不得不去自己去收集這些方面的資料檔改。然而博士一個自我驅動學習的很好的鍛煉，大多都會寫下來他們需要學習什麼東西。這個網站上的學習樹就是基於我的學習經歷的一行鉛判個參考。
Here are a few things this roadmap does not cover:
Humanities, social sciences, and foreign languages. While there』s value to being cultured and well-read, I don』t have any particular advice in this area. Most of what I say is oriented towards STEM subjects, and maybe some related areas such as cognitive science. If your goal is to be generally well-read, you might want to check out How to Read a Book.
Unschooling. Managing your own ecation in its entirety is a tall order, but some people manage to do it. I admire the initiative they have taken, and hope that Metacademy can contribute to making it possible. But I went through a traditional ecation, so I have no advice to offer here either. This roadmap is oriented towards people who have something specific they want to learn.
Test prep. If you need to take the MCATs next week, there are lots of other resources out there. I』m assuming here that you have a real desire to learn something — either for its own sake, or because you need it for some other end.
In short, this roadmap is really about how to learn specific technical topics that you』re interested in. I』ll highlight various strategies I』ve used, as well as resources that I』ve found useful.
Let me insert the major caveat that there aren』t any recipes for learning on your own. Different people have different learning styles, and what worked for me might not work for you. Ultimately, you will need toexperiment to figure out how you learn.
學習資料
對於資料來源你有很多的選擇：
最常用：練習冊。找到一本好的練習冊是非常重要的。一種簡單可行的策略就是去查詢頂尖大學相關課程的網站，看看他們推薦的是哪些課本。MIT OpenCourseware1就是一個牛吊的網站，收集了很多的相關課程的參考資料。比如AI方向的話，MIRI已經整理了一個列表list1.
課堂資料。很多課程的資料是在網上公開的，尤其是MIT OpenCourseware1裡面的課程。好的方面是這個資料比課本更加的簡明扼要。但是另外一個不好的方面則是他們缺乏打磨潤色，尤其是那些只是用來給學生布置作業的notes。
研究論文。對於更高一級的topics，可就不是課本或者是MOOCs可以解決的了，你應該轉向學術論文了。
MOOC****。盡管MOOCs在大肆宣傳顛覆傳統教育，但是我把它們看做是videos形式的練習冊。他們與眾不同的原因在於，不像是練習冊，他們是完全免費的，這使得你很容易就可以融入其中：這個網站看點視頻，那麼網站看點視頻。（so easy）其實你仔細想想，這其實是件很不可思議的事情，通過這份報告（report），每一個MOOCs課程大概會花費30K到300K刀之間。當然現在很多大學也在考慮要收費了。So enjoy the last time!
提示：
除非你正在進行一個特定方向的研究，那麼你不會去想著要讀一些很前沿性的文章。這些topics很不是特別好理解，大部分的文章並沒有刻意去寫得讓人好理解。（哈哈哈，高端黑啊！！！）
了解一個領域的簡單方法就是搜索高引用率的文章。雖然應用計算存在很多的缺陷，但是他們至少在一定程度上反映了問題。總體上來說，高引用率的文章要比一般的文章更具有可讀性。
在一些領域，有些雜志會發表一些review的文章，比如Trends in Cognitive Sciences, or Foundations and Trends in Machine Learning。這些文章介於課本和研究論文之間，是了解過去一段時間某一個研究方向動態的很好的方式。
加入你不是在學校，找文章最好的方式就是用google學術了Google Scholar。很多時候，作者都是在他的個人網站上貼出他的文章。
A good general piece of advice is to consult multiple resources. Different textbooks or courses will explain something from a different perspective, and often when reading one you get an 「aha!」 moment for something which didn』t make sense in the other. Unfortunately, this option might not be practical unless you have access to a university library.

❹ 經典的機器學習方法

機器學習：一種實現人工智慧的方法

機器學習最基本的做法，是使用演算法來解析數據、從中學習，然後對真實世界中的事件做出決策和預測。與傳統的為解決特定任務、硬編碼的軟體程序不同，機器學習是用大量的數據來「訓練」，通過各種演算法從數據中學習如何完成任務。

舉個簡單的例子，當我們瀏覽網上商城時，經常會出現商品推薦的信息。這是商城根據你往期的購物記錄和冗長的收藏清單，識別出這其中哪些是你真正感興趣，並且願意購買的產品。這樣的決策模型，可以幫助商城為客戶提供建議並鼓勵產品消費。

傳統的機器學習演算法包括決策樹、聚類、貝葉斯分類、支持向量機、EM、Adaboost等等。這篇文章將對常用演算法做常識性的介紹，沒有代碼，也沒有復雜的理論推導，就是圖解一下，知道這些演算法是什麼，它們是怎麼應用的。

決策樹

根據一些 feature 進行分類，每個節點提一個問題，通過判斷，將數據分為兩類，再繼續提問。這些問題是根據已有數據學習出來的，再投入新數據的時候，就可以根據這棵樹上的問題，將數據劃分到合適的葉子上。

❺ 機器學習該怎麼入門

當初學者開始學習機器時，科多大數據相信大家首先會問「門檻是什麼？需要了解什麼才能開始從事這一行？

一旦初學者開始嘗試了解這個問題，經常發現善意但令人沮喪的建議，如下所示：

你需要掌握數學，以下是清單：
- 微積分
- 微分方程
- 數學統計
- 優化
- 演算法分析
...

像這樣的回復足以令任何人都感到恐懼，即使具有一定的數學專業基礎。
猜想很多初學者會被這樣的建議嚇倒，其實所需要的數學知識比你想像的少攜昌豎（至少比你被告迅友知的要少）。如果有興趣成為機器學習從業者，那麼你不需要很多高級數學知識也可以開始。
但要說沒有任何門檻那也不是。事實上，即使沒有對微積分和線性代數的高度理解，也有其他門檻。

數學不是機器學習的主要前提

如果是初學者，而目標是在行業或企業中處理問題，那麼數學不是機器學習的主要先決條件。
到目前為止，你聽到的關於機器學習的大多數建議是來自在學術領域里從事數據科學的專家。
在學術領域，你經常會被鼓勵學術研究和寫報告，當你的研究領域是機器學習，那麼你的確需要深入了解機器學習的統計學和數學基礎。
在工業領域，在大多數情況下，主要的追求不是發明創造(造輪子)和寫報告。企業真正追求的是否能創造商業價值。在大多數時候，尤其剛起步階段，你會應用「現成」工具就足夠了。這時候你會發現，這些工具對數學的要求並沒有你想像的那麼高。

「現成的」工具數學要求並不高

幾乎所有常見的機器學習庫和工具都會為你處理困難的數學問題，也就是說不一定需要知道線性代數和微積分才能從事機器學習工作。

再次強調這辯大一點：現代統計學和機器學習軟體可以為你處理大量的數學問題。

對於初學者來說，機器學習涉及的數學知識深似海，了解深海領域的數學知識既不需要也沒必要。
當然這些工具不能替你把所有的事都幹了。你仍然需要動手實踐才能掌握這些工具。

如果要開始學習機器，需要學習的真正的必備技能就是數據分析。

對於初學者（不管你是軟體工程師還是來自其他領域的從業者），你不需要知道很多微積分、線性代數或其它任何大學級數學知識就可以完成這些任務。
但數據分析能力卻是必不可少的，數據分析是你完成工作所需的第一個技能，這才是機器學習初學者真正需要必備的能力。

數學是重要的，但不是對入門者的

數學很重要，特別是在某些情況下，數學是非常重要的。
首先，如果你是在學術領域中進行機器學習研究，數學很重要；第二，在行業領域中，數學對於一小部分高級數據分析師/數據科學家也是重要的。特別是像Google和Facebook這樣的公司，他們走在前沿，正在使用機器學習領域的尖端工具，這些人會在他們的工作中經常使用微積分、線性代數和更高級的數學。

初學者學習機器學習也是需要數學的，要開始學習機器學習，入門級你至少需要本科基礎數學技能。你還需要了解基本統計知識，如：平均值，標准偏差，差異等等。

❻ 如何學習機器學習的一點心得

學習之前還是要了解下目前工業界所需要的機器學習/人工智慧人才所需要必備的技能是哪些？你才好針對性地去學習。正好我前兩天剛聽了菜鳥窩（一個程序猿的黃埔軍校）的一位阿里機器學習演算法工程師的課，幫助我理清了思路，在此分享下。

網路教程還是挺多的，就看怎麼學習了，不過遇到比較好的老師帶，會少走很多彎路。如果經濟上壓力不大，建議可以去報一下菜鳥窩的機器學習班，畢竟人家老師都是孫李BAT實戰的，知道企業中真正要用到的東西。

不知道有沒幫到你？

❼ 如何自學人工智慧

學習AI的大致步驟：
（1）了解人工智慧的一些背景知識；
（2）補充數學或編程知識；
（3）熟悉機器學習工具庫；
（4）系統的學習AI知識；
（5）動手去做一些AI應用；
1 了解人工智慧的背景知識
人工智慧裡面的概念很多，比如機器學習、深度學習、神經網路等等，使得初學者覺得人工智慧很神秘，難以理解。剛開始學習的時候，知道這些名詞大致的意思就行了，不用太深究，學習過一段時間，自然也就清楚這些概念具體代表什麼了。
人工智慧是交叉學科，其中數學和計算機編程是學習人工智慧最重要的兩個方面。這些在「知雲AI專欄」之前的文章「認識人工智慧」，也為大家介紹過，沒閱讀過的同學可以去看一下。
下圖為人工智慧學習的一般路線：
2補充數學或編程知識
對於已經畢業的工程師來說，在系統學習AI之前，一般要補充一些數學或者編程方面的知識。如果你的數學和編程比較好，那麼學習人工智慧會輕松很多。
很多同學一提到數學就害怕，不過，學習人工智慧，數學可以說是繞不過去的。在入門的階段並不需要太高深的數學，主要是高等數學、線性代數和概率論，也就是說，大一大二學的數學知識已經是完全夠用了。如果想要從事機器學習工程師的工作，或者搞人工智慧的研究，那麼應該多去學習數學知識，數學好將會是工作中的一大優勢。
Python是在機器學習領域非常受歡迎，可以說是使用最多的一門編程語言，因此Python編程也是需要掌握的。在念枝沒眾多的編程語言中，Python是比較容易學習和使用的編程語言，學好Python也會受益很多。
3 熟悉機器學習工具庫
現在人們實現人工智慧，主要是基於一些機器學習的工具庫的，比如TensorFlow、PyTorch等等。
在這里推薦大家學習PyTorch。PyTorch非常的受歡迎，是容易使用的機器學習工具庫，有人這樣評價PyTorch「也說不出來怎麼好，但是使用起來就是很舒服」。
剛開始學習人工智慧的時候，可以先運行一下工具庫官網的示例，比如MNIST手寫體識別等。這樣會對人工智慧有一個感性的認識，消除最初的陌生感。然後可以看看裡面的代碼，你會發現，其實神經網路的程序並不復雜，但是會對神經網路的原理和訓練有很多的疑問。這是一件好事，因為帶著問題去學習，會更有成效。
4 系統的學習人工智慧
這里的人工智慧主要指機器學習，因為目前人工智慧主要是通過機器學習的方式來實現的。
機器學習知識主要有三大塊：
（1）傳統機器學習演算法，比如決策樹、隨機森林、SVM等，這些稱作是傳統機器學習演算法，是相對於深度學習而言的。
（2）深度學習，指的就是深度神經網路，可以說是目前最重要最核心的人工智慧知識。
（3）強化學習，源於控制論，有時候也翻譯成仔納增強學習。深度學習可以和強化學習相結合使用，形成深度強化學習。
在這里需要知道的是深度學習並不難學，對於一些工科的研究生，一般只需要幾周就可以上手，並可以訓練一些實際應用中的神經網路。但是想要對深入學習有深入理解不是容易的事情，一般需要幾個月的時間。
傳統機器學習演算法的種類非常多，有些演算法會有非常多的數學公式，比如SVM等。這些演算法並不好學，因此可以先學習深度學習，然後再慢慢的補充這些傳統演算法。
強化學習是比較有難度的，一般需要持續學習兩三個月，才能有所領悟。
5 動手去做一些AI應用
學習過幾周的深度學習之後，就可以動手嘗試去做一些AI應搭局用了，比如圖像識別，風格遷移，文本詩詞生成等等。邊實踐邊學習效果會好很多，也會逐漸的加深對神經網路的理解。

❽ python學習機器學習需要哪些功底，零基礎可以嗎

零基礎可以使用Python進行機器學習。如需使用Python進行機器學習推薦選擇【達內教育】。使用Python進行機器學習，要掌握以下基礎：

1、掌握Python基礎知識。
2、了解Python科學計算環境。熟悉4種工具的基礎知識，因為它們在基本的【Python機器學習】中得到了很好的應用。
3、分類。分類是監督學習的主要方法之一，並且執行預測的方式涉及具有類標簽的數據。
4、回歸。回歸類似於分類，因為它是監督學習的另一種主要形式，並且對預測分析有用。
5、聚類。聚類用於分析不包括預先標記的類的數據。使用最大化類內相似性和最小化不同類之間的相似性的概念將數據實例組合在一起。
6、更多分類。
7、合奏方法。感興趣的話點擊此處，免費學習一下

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