蚊章汇 - Karlijn Willems
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description: Karlijn Willems
items: 机器学习实践指南

机器学习实践指南
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date: 2017-09-28T14:34:58+08:00
description: 你可能在各种应用中听说过 机器学习 machine learning （ML），比如垃圾邮件过滤、光学字符识别（OCR）和计算机视觉。开启机器学习之旅是一个涉及多方面的漫长旅途。对于新手，有很多的书籍，有学术论文，有指导练习，有独立项目。在这些众多的选择里面，很容易迷失你最初想学习的目标。所以在今天的文章中，我会列出 7 个步骤（和 50 多个资源）帮助你开启这个令人兴奋的计算机科学领域的大门，并逐渐成为一个机器学习高手。请注意，这个资源列表并不详尽，只是为了让你入门。 除此之外，还有更多的资源。1、 学习必要的背景知识你可能还记得 DataCamp 网站上的学习数据科学这篇文章里面的信息图：数学和统计学是开始机器学习（ML）的关键。 基础可能看起来很容易，因为它只有三个主题。 但不要忘记这些实际上是三个广泛的话题。在这里需要记住两件非常重要的事情：首先，你一定会需要一些进一步的指导，以了解开始机器学习需要覆盖哪些知识点。其次，这些是你进一步学习的基础。 不要害怕花时间，有了这些知识你才能构建一切。第一点很简单：学习线性代数和统计学是个好主意。这两门知识是必须要理解的。但是在你学习的同时，也应该尝试学习诸如最优化和高等微积分等主题。当你越来越深入 ML 的时候，它们就能派上用场。如果是从零开始的，这里有一些入门指南可供参考：Khan 学院 对于初学者是非常好的资源，可以考虑学习他们的线性代数和微积分课程。在 麻省理工学院 OpenCourseWare 网站上学习线性代数 课程。Coursera course 网站上对描述统计学、概率论和推论统计学的介绍内容。统计学是学习 ML 的关键之一如果你更多喜欢阅读书籍，请参考以下内容： 线性代数及其应用 Linear Algebra and Its Applications 应用线性代数 Applied Linear Algebra 线性代数解决的 3000 个问题 3,000 Solved Problems in Linear Algebra 麻省理工学院在线教材然而，在大多数情况下，你已经对统计学和数学有了一个初步的了解。很有可能你已经浏览过上面列举的的那些资源。在这种情况下，诚实地回顾和评价你的知识是一个好主意，是否有一些领域是需要复习的，或者现在掌握的比较好的？如果你一切都准备好了，那么现在是时候使用 R 或者 Python 应用这些知识了。作为一个通用的指导方针，选择一门语言开始是个好主意。另外，你仍然可以将另一门语言加入到你的技能池里。为什么这些编程知识是必需的？嗯，你会看到上面列出的课程（或你在学校或大学学习的课程）将为你提供关于数学和统计学主题的更理论性的介绍（而不是应用性的）。 然而，ML 非常便于应用，你需要能够应用你所学到的所有主题。 所以最好再次复习一遍之前的材料，但是这次需要付诸应用。如果你想掌握 R 和 Python 的基础，可以看以下课程：DataCamp 上关于 Python 或者 R 的介绍性课程： Python 语言数据科学介绍 或者 R 语言编程介绍。Edx 上关于 Python 或者 R 的介绍性课程： Python 语言数据科学介绍 和 R 语言数据科学介绍。还有很多其他免费的课程。查看 Coursera 或者 Codeacademy 了解更多。当你打牢基础知识后，请查看 DataCamp 上的博客 Python 统计学：40+ 数据科学资源。 这篇文章提供了统计学方面的 40 多个资源，这些资源都是你开始数据科学（以及 ML）需要学习的。还要确保你查看了关于向量和数组的 这篇 SciPy 教程文章，以及使用 Python 进行科学计算的研讨会。要使用 Python 和微积分进行实践，你可以了解下 SymPy 软件包。2、 不要害怕在 ML 的“理论”上浪费时间很多人并不会花很多精力去浏览理论材料，因为理论是枯燥的、无聊的。但从长远来看，在理论知识上投入时间是至关重要的、非常值得的。 你将会更好地了解机器学习的新进展，也能和背景知识结合起来。 这将有助于你保持学习积极性。此外，理论并不会多无聊。 正如你在介绍中所看到的，你可以借助非常多的资料深入学习。书籍是吸收理论知识的最佳途径之一。 它们可以让你停下来想一会儿。 当然，看书是一件非常平静的事情，可能不符合你的学习风格。 不过，请尝试阅读下列书籍，看看它是否适合你： 机器学习教程 Machine Learning textbook ， Tom Mitchell 著，书可能比较旧，但是却很经典。这本书很好的解释介绍了机器学习中最重要的课题，步骤详尽，逐层深入。 机器学习: 使数据有意义的算法艺术和科学 Machine Learning: The Art and Science of Algori…