自学机器学习方法和技巧

❶ 常用机器学习方法有哪些

机器学习中常用的方法有：

(1) 归纳学习

符号归纳学习：典型的符号归纳学习有示例学习、决策树学习。

函数归纳学习(发现学习)：典型的函数归纳学习有神经网络学习、示例学习、发现学习、统计学习。

(2) 演绎学习

(3) 类比学习：典型的类比学习有案例(范例)学习。

(4) 分析学习：典型的分析学习有解释学习、宏操作学习。

(1)自学机器学习方法和技巧扩展阅读：

机器学习常见算法：

1、决策树算法

决策树及其变种是一类将输入空间分成不同的区域，每个区域有独立参数的算法。决策树算法充分利用了树形模型，根节点到一个叶子节点是一条分类的路径规则，每个叶子节点象征一个判断类别。先将样本分成不同的子集，再进行分割递推，直至每个子集得到同类型的样本，从根节点开始测试，到子树再到叶子节点，即可得出预测类别。此方法的特点是结构简单、处理数据效率较高。

2、朴素贝叶斯算法

朴素贝叶斯算法是一种分类算法。它不是单一算法，而是一系列算法，它们都有一个共同的原则，即被分类的每个特征都与任何其他特征的值无关。朴素贝叶斯分类器认为这些“特征”中的每一个都独立地贡献概率，而不管特征之间的任何相关性。然而，特征并不总是独立的，这通常被视为朴素贝叶斯算法的缺点。简而言之，朴素贝叶斯算法允许我们使用概率给出一组特征来预测一个类。与其他常见的分类方法相比，朴素贝叶斯算法需要的训练很少。在进行预测之前必须完成的唯一工作是找到特征的个体概率分布的参数，这通常可以快速且确定地完成。这意味着即使对于高维数据点或大量数据点，朴素贝叶斯分类器也可以表现良好。

3、支持向量机算法

基本思想可概括如下：首先，要利用一种变换将空间高维化，当然这种变换是非线性的，然后，在新的复杂空间取最优线性分类表面。由此种方式获得的分类函数在形式上类似于神经网络算法。支持向量机是统计学习领域中一个代表性算法，但它与传统方式的思维方法很不同，输入空间、提高维度从而将问题简短化，使问题归结为线性可分的经典解问题。支持向量机应用于垃圾邮件识别，人脸识别等多种分类问题。

❷ 机器学习有哪些学习方法

在继续学，我感觉有一些特定的方式来完成你的思想思维以及思想作为。

❸ 如何自学机器学习

很多都会有一个问题“如何自学书本知识之外的内容”。也许你是想增加一些技能，也许仅仅是爱好，也许是你读报纸书刊遇到一个你想去了解的知识点，也许是你要开始进行独立的研究……总之，你总会面临一些需要自学的情况。
不幸的是，现在的教育系统在教学上太事无巨细，因此很少给你机会独立学习。但是我们到底应该怎样去自学呢？
Metacademy2 是一个进行自学的很好的工具，目前主要提供机器学习和人工智能方面的知识。自学最令人兴奋的地方就是你可以对所有的知识去追根溯源激郑，建立知识树。Metacademy就是在这样一种理念下建立起来的一个网站。通过知识树的方式可以让你对知识一步一步的深入学习。
Ph.D.也许是学习阶段中唯一的需要自己管理自己学习的阶段，你需要去比周围的人学习更多的知识，包括你的导师。我刚结束了我的博士旅程（研究方向为机器学习），因此我不得不去自己去收集这些方面的资料档改。然而博士一个自我驱动学习的很好的锻炼，大多都会写下来他们需要学习什么东西。这个网站上的学习树就是基于我的学习经历的一行铅判个参考。
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.
学习资料
对于资料来源你有很多的选择：
最常用：练习册。找到一本好的练习册是非常重要的。一种简单可行的策略就是去查询顶尖大学相关课程的网站，看看他们推荐的是哪些课本。MIT OpenCourseware1就是一个牛吊的网站，收集了很多的相关课程的参考资料。比如AI方向的话，MIRI已经整理了一个列表list1.
课堂资料。很多课程的资料是在网上公开的，尤其是MIT OpenCourseware1里面的课程。好的方面是这个资料比课本更加的简明扼要。但是另外一个不好的方面则是他们缺乏打磨润色，尤其是那些只是用来给学生布置作业的notes。
研究论文。对于更高一级的topics，可就不是课本或者是MOOCs可以解决的了，你应该转向学术论文了。
MOOC****。尽管MOOCs在大肆宣传颠覆传统教育，但是我把它们看做是videos形式的练习册。他们与众不同的原因在于，不像是练习册，他们是完全免费的，这使得你很容易就可以融入其中：这个网站看点视频，那么网站看点视频。（so easy）其实你仔细想想，这其实是件很不可思议的事情，通过这份报告（report），每一个MOOCs课程大概会花费30K到300K刀之间。当然现在很多大学也在考虑要收费了。So enjoy the last time!
提示：
除非你正在进行一个特定方向的研究，那么你不会去想着要读一些很前沿性的文章。这些topics很不是特别好理解，大部分的文章并没有刻意去写得让人好理解。（哈哈哈，高端黑啊！！！）
了解一个领域的简单方法就是搜索高引用率的文章。虽然应用计算存在很多的缺陷，但是他们至少在一定程度上反映了问题。总体上来说，高引用率的文章要比一般的文章更具有可读性。
在一些领域，有些杂志会发表一些review的文章，比如Trends in Cognitive Sciences, or Foundations and Trends in Machine Learning。这些文章介于课本和研究论文之间，是了解过去一段时间某一个研究方向动态的很好的方式。
加入你不是在学校，找文章最好的方式就是用google学术了Google Scholar。很多时候，作者都是在他的个人网站上贴出他的文章。
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 经典的机器学习方法

机器学习：一种实现人工智能的方法

机器学习最基本的做法，是使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测。与传统的为解决特定任务、硬编码的软件程序不同，机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。

举个简单的例子，当我们浏览网上商城时，经常会出现商品推荐的信息。这是商城根据你往期的购物记录和冗长的收藏清单，识别出这其中哪些是你真正感兴趣，并且愿意购买的产品。这样的决策模型，可以帮助商城为客户提供建议并鼓励产品消费。

传统的机器学习算法包括决策树、聚类、贝叶斯分类、支持向量机、EM、Adaboost等等。这篇文章将对常用算法做常识性的介绍，没有代码，也没有复杂的理论推导，就是图解一下，知道这些算法是什么，它们是怎么应用的。

决策树

根据一些 feature 进行分类，每个节点提一个问题，通过判断，将数据分为两类，再继续提问。这些问题是根据已有数据学习出来的，再投入新数据的时候，就可以根据这棵树上的问题，将数据划分到合适的叶子上。

❺ 机器学习该怎么入门

当初学者开始学习机器时，科多大数据相信大家首先会问“门槛是什么？需要了解什么才能开始从事这一行？

一旦初学者开始尝试了解这个问题，经常发现善意但令人沮丧的建议，如下所示：

你需要掌握数学，以下是清单：
- 微积分
- 微分方程
- 数学统计
- 优化
- 算法分析
...

像这样的回复足以令任何人都感到恐惧，即使具有一定的数学专业基础。
猜想很多初学者会被这样的建议吓倒，其实所需要的数学知识比你想象的少携昌竖（至少比你被告迅友知的要少）。如果有兴趣成为机器学习从业者，那么你不需要很多高级数学知识也可以开始。
但要说没有任何门槛那也不是。事实上，即使没有对微积分和线性代数的高度理解，也有其他门槛。

数学不是机器学习的主要前提

如果是初学者，而目标是在行业或企业中处理问题，那么数学不是机器学习的主要先决条件。
到目前为止，你听到的关于机器学习的大多数建议是来自在学术领域里从事数据科学的专家。
在学术领域，你经常会被鼓励学术研究和写报告，当你的研究领域是机器学习，那么你的确需要深入了解机器学习的统计学和数学基础。
在工业领域，在大多数情况下，主要的追求不是发明创造(造轮子)和写报告。企业真正追求的是否能创造商业价值。在大多数时候，尤其刚起步阶段，你会应用“现成”工具就足够了。这时候你会发现，这些工具对数学的要求并没有你想象的那么高。

“现成的”工具数学要求并不高

几乎所有常见的机器学习库和工具都会为你处理困难的数学问题，也就是说不一定需要知道线性代数和微积分才能从事机器学习工作。

再次强调这辩大一点：现代统计学和机器学习软件可以为你处理大量的数学问题。

对于初学者来说，机器学习涉及的数学知识深似海，了解深海领域的数学知识既不需要也没必要。
当然这些工具不能替你把所有的事都干了。你仍然需要动手实践才能掌握这些工具。

如果要开始学习机器，需要学习的真正的必备技能就是数据分析。

对于初学者（不管你是软件工程师还是来自其他领域的从业者），你不需要知道很多微积分、线性代数或其它任何大学级数学知识就可以完成这些任务。
但数据分析能力却是必不可少的，数据分析是你完成工作所需的第一个技能，这才是机器学习初学者真正需要必备的能力。

数学是重要的，但不是对入门者的

数学很重要，特别是在某些情况下，数学是非常重要的。
首先，如果你是在学术领域中进行机器学习研究，数学很重要；第二，在行业领域中，数学对于一小部分高级数据分析师/数据科学家也是重要的。特别是像Google和Facebook这样的公司，他们走在前沿，正在使用机器学习领域的尖端工具，这些人会在他们的工作中经常使用微积分、线性代数和更高级的数学。

初学者学习机器学习也是需要数学的，要开始学习机器学习，入门级你至少需要本科基础数学技能。你还需要了解基本统计知识，如：平均值，标准偏差，差异等等。

❻ 如何学习机器学习的一点心得

学习之前还是要了解下目前工业界所需要的机器学习/人工智能人才所需要必备的技能是哪些？你才好针对性地去学习。正好我前两天刚听了菜鸟窝（一个程序猿的黄埔军校）的一位阿里机器学习算法工程师的课，帮助我理清了思路，在此分享下。

网络教程还是挺多的，就看怎么学习了，不过遇到比较好的老师带，会少走很多弯路。如果经济上压力不大，建议可以去报一下菜鸟窝的机器学习班，毕竟人家老师都是孙李BAT实战的，知道企业中真正要用到的东西。

不知道有没帮到你？

❼ 如何自学人工智能

学习AI的大致步骤：
（1）了解人工智能的一些背景知识；
（2）补充数学或编程知识；
（3）熟悉机器学习工具库；
（4）系统的学习AI知识；
（5）动手去做一些AI应用；
1 了解人工智能的背景知识
人工智能里面的概念很多，比如机器学习、深度学习、神经网络等等，使得初学者觉得人工智能很神秘，难以理解。刚开始学习的时候，知道这些名词大致的意思就行了，不用太深究，学习过一段时间，自然也就清楚这些概念具体代表什么了。
人工智能是交叉学科，其中数学和计算机编程是学习人工智能最重要的两个方面。这些在“知云AI专栏”之前的文章“认识人工智能”，也为大家介绍过，没阅读过的同学可以去看一下。
下图为人工智能学习的一般路线：
2补充数学或编程知识
对于已经毕业的工程师来说，在系统学习AI之前，一般要补充一些数学或者编程方面的知识。如果你的数学和编程比较好，那么学习人工智能会轻松很多。
很多同学一提到数学就害怕，不过，学习人工智能，数学可以说是绕不过去的。在入门的阶段并不需要太高深的数学，主要是高等数学、线性代数和概率论，也就是说，大一大二学的数学知识已经是完全够用了。如果想要从事机器学习工程师的工作，或者搞人工智能的研究，那么应该多去学习数学知识，数学好将会是工作中的一大优势。
Python是在机器学习领域非常受欢迎，可以说是使用最多的一门编程语言，因此Python编程也是需要掌握的。在念枝没众多的编程语言中，Python是比较容易学习和使用的编程语言，学好Python也会受益很多。
3 熟悉机器学习工具库
现在人们实现人工智能，主要是基于一些机器学习的工具库的，比如TensorFlow、PyTorch等等。
在这里推荐大家学习PyTorch。PyTorch非常的受欢迎，是容易使用的机器学习工具库，有人这样评价PyTorch“也说不出来怎么好，但是使用起来就是很舒服”。
刚开始学习人工智能的时候，可以先运行一下工具库官网的示例，比如MNIST手写体识别等。这样会对人工智能有一个感性的认识，消除最初的陌生感。然后可以看看里面的代码，你会发现，其实神经网络的程序并不复杂，但是会对神经网络的原理和训练有很多的疑问。这是一件好事，因为带着问题去学习，会更有成效。
4 系统的学习人工智能
这里的人工智能主要指机器学习，因为目前人工智能主要是通过机器学习的方式来实现的。
机器学习知识主要有三大块：
（1）传统机器学习算法，比如决策树、随机森林、SVM等，这些称作是传统机器学习算法，是相对于深度学习而言的。
（2）深度学习，指的就是深度神经网络，可以说是目前最重要最核心的人工智能知识。
（3）强化学习，源于控制论，有时候也翻译成仔纳增强学习。深度学习可以和强化学习相结合使用，形成深度强化学习。
在这里需要知道的是深度学习并不难学，对于一些工科的研究生，一般只需要几周就可以上手，并可以训练一些实际应用中的神经网络。但是想要对深入学习有深入理解不是容易的事情，一般需要几个月的时间。
传统机器学习算法的种类非常多，有些算法会有非常多的数学公式，比如SVM等。这些算法并不好学，因此可以先学习深度学习，然后再慢慢的补充这些传统算法。
强化学习是比较有难度的，一般需要持续学习两三个月，才能有所领悟。
5 动手去做一些AI应用
学习过几周的深度学习之后，就可以动手尝试去做一些AI应搭局用了，比如图像识别，风格迁移，文本诗词生成等等。边实践边学习效果会好很多，也会逐渐的加深对神经网络的理解。

❽ python学习机器学习需要哪些功底，零基础可以吗

零基础可以使用Python进行机器学习。如需使用Python进行机器学习推荐选择【达内教育】。使用Python进行机器学习，要掌握以下基础：

1、掌握Python基础知识。
2、了解Python科学计算环境。熟悉4种工具的基础知识，因为它们在基本的【Python机器学习】中得到了很好的应用。
3、分类。分类是监督学习的主要方法之一，并且执行预测的方式涉及具有类标签的数据。
4、回归。回归类似于分类，因为它是监督学习的另一种主要形式，并且对预测分析有用。
5、聚类。聚类用于分析不包括预先标记的类的数据。使用最大化类内相似性和最小化不同类之间的相似性的概念将数据实例组合在一起。
6、更多分类。
7、合奏方法。感兴趣的话点击此处，免费学习一下

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