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梳理一份机器学习的学习目录

Lien6o
 Lien6o
发布于 2017/05/21 11:48
字数 587
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        目前AI、ML大热,很多人茶余饭后谈论的都是这些话题。但是想要学习这些,想要一个学习路线都很难。ML这些需要一定数学基础的,和哲学指导的,不然有点剑走偏锋。不能一味追热,还是要兴趣使然。

  • 什么是机器学习
  1. 机器学习是挃是一门多领域交叉学科。与门研究计算机或其它软硬件设备怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之丌断改善自身的性能。应用机器学习技术到产品中,给用户带来“机器具备人类般高智能”的震撼性体验。
  2. 人力成本又越来越高,机器学习能降低企业成本,提高投入产出比。
  3. 第二次机器革命——以具备人类智能为核心价值的机器占主导地位(第一次机器革命——动力系统革命),对国家软实力具有重要作用。
  4. 机器学习是人工智能研究的核心内容。它的应用已遍及人工智能的各个分支,如与家系统、自动推理、自然语言理解、模式识别、计算机视觉、智能机器人等领域。
  5. 机器学习在数据挖掘里被大量使用,其技术内涵几乎通用,可以看作同一座山峰在丌同视角下的侧影。
  • 学习方法
  1. 大学数学三大块。微积分,线性代数,统计学。再看看矩阵分析就更好了。我最近在看其实不难理解。静下心看觉得很有意思。参见这个:http://www.cnblogs.com/hhddcpp/p/5742798.html
  2. 然后就是学学RapidMiner数据分析。这个会让你成就感十足。
  3. java、Python、R、MATLAB、weka这些你得会几个。
  4. 具有代表性的算法:回归预测及相应的降维技术:线性回归,Logistic回归,主成分分析,因子分析,岭回归,LASSO。分类器:决策树,朴素贝叶斯,贝叶斯信念网绚,支持向量机,提升分类器准确率的Adaboost和随机森林算法。聚类不孤立点判别。人工神经网绚。

待续。。

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