如何入門機(jī)器學(xué)習(xí)

今天，小編將在這篇文章中為大家?guī)?a href="/tags/機(jī)器學(xué)習(xí)" target="_blank">機(jī)器學(xué)習(xí)的有關(guān)報道，通過閱讀這篇文章，大家可以對機(jī)器學(xué)習(xí)具備清晰的認(rèn)識，主要內(nèi)容如下。

一、什么是機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)是一門針對算法與統(tǒng)計(jì)模型的學(xué)科，主要是利用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)高效地執(zhí)行特殊任務(wù)，該任務(wù)沒有顯式的指令，而是依靠模型和推斷等。

機(jī)器學(xué)習(xí)算法會建立一個關(guān)于樣本數(shù)據(jù)的數(shù)學(xué)模型，這些樣本數(shù)據(jù)通常被稱為“訓(xùn)練集”(training data)。這樣做的目的是在執(zhí)行任務(wù)時不去進(jìn)行顯式的預(yù)測或決策，這同時也表明了機(jī)器學(xué)習(xí)不是一個已確定好的規(guī)則和流程。

機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以被用于郵件過濾、網(wǎng)絡(luò)入侵檢測以及計(jì)算機(jī)視覺等。機(jī)器學(xué)習(xí)與利用計(jì)算機(jī)進(jìn)行預(yù)測的計(jì)算數(shù)學(xué)比較接近。

上面的定義稍有一些佶屈聱牙，但大體上是說：“機(jī)器是怎么判斷的”這一點(diǎn)不是由人顯式定義的，而是計(jì)算機(jī)自己獲得的。這里有一個更加工程化的定義，即Tom M.Mitchell為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域研究的算法特征提出的一個廣為引用且更加正式的定義。

二、如何入門機(jī)器學(xué)習(xí)

以下是一些入門機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的建議：

1、學(xué)習(xí)Python編程語言：Python是一種易于學(xué)習(xí)的高級編程語言，被廣泛用于機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域。你可以通過學(xué)習(xí)Python的基礎(chǔ)語法和常用庫(如numpy、pandas、matplotlib等)來為機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)打下基礎(chǔ)。

2、學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)：機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)需要一定的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，特別是線性代數(shù)、微積分、概率論和統(tǒng)計(jì)學(xué)等。你可以通過自學(xué)或參加相關(guān)課程來彌補(bǔ)這些知識。

3、學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)：在學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)之前，建議先學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念、算法和應(yīng)用領(lǐng)域。這可以幫助你更好地理解深度學(xué)習(xí)的原理和應(yīng)用。

4、學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)：當(dāng)你對機(jī)器學(xué)習(xí)有一定的了解后，可以開始學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)的基本原理、常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)(如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等)以及常用的優(yōu)化算法(如梯度下降法、Adam等)。

5、實(shí)踐項(xiàng)目：通過實(shí)踐項(xiàng)目來應(yīng)用所學(xué)知識是學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的關(guān)鍵。你可以嘗試解決一些簡單的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)問題，如手寫數(shù)字識別、圖像分類等。這可以幫助你更好地理解理論，并提高自己的實(shí)踐能力。

6、參加課程和社區(qū)：參加線上或線下的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)課程可以幫助你系統(tǒng)地學(xué)習(xí)相關(guān)知識。此外，加入相關(guān)的社區(qū)和論壇，與其他學(xué)習(xí)者交流和分享經(jīng)驗(yàn)，也可以幫助你更好地學(xué)習(xí)和成長。

對于一個算法到底應(yīng)該學(xué)到什么時候同樣也是初學(xué)者所面臨的一個問題。就像是有人問：對于一篇論文，我到底是應(yīng)該看懂原理就行，還是要盡可能的去實(shí)現(xiàn)?可以想象，如果沒有事先將一個算法的學(xué)習(xí)過程歸結(jié)為如上三個階段，此時小編還真不知道如何告訴你應(yīng)該學(xué)到哪兒。

小編的建議是，對于所有的算法階段一是必須完成的;對于一些基礎(chǔ)或相對容易的算法(如線性回歸)可以要求自己達(dá)到上述三個階段;對于那些難度較大的算法(如SVM)可以要求自己做到1.5個階段就行。同時，對于一個算法的學(xué)習(xí)很少人能做到學(xué)一遍就全懂的境界，因此也不要保證學(xué)一般就結(jié)束的想法。例如第一次學(xué)達(dá)到階段一、第二次學(xué)達(dá)到階段二等等。因?yàn)檫@樣分階段的學(xué)習(xí)方式更能夠相對容易的使自己獲得滿足感，以享受學(xué)習(xí)的樂趣!照著以上步驟，學(xué)習(xí)大約3-4個算法后，便可以初窺機(jī)器學(xué)習(xí)門徑了!

以上便是小編此次帶來的有關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)的全部內(nèi)容，十分感謝大家的耐心閱讀，想要了解更多相關(guān)內(nèi)容，或者更多精彩內(nèi)容，請一定關(guān)注我們網(wǎng)站哦。