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當(dāng)前位置:首頁(yè) > 公眾號(hào)精選 > 大魚(yú)機(jī)器人
[導(dǎo)讀]有很多小伙伴想自學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí),但是無(wú)從下手,小編特意找來(lái)知乎高贊回答,感覺(jué)看了以下回答,會(huì)有所受益。

公眾號(hào)關(guān)注? 大魚(yú)機(jī)器人
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鏈接:https://www.zhihu.com/question/332726203

編輯:深度學(xué)習(xí)與計(jì)算機(jī)視覺(jué)
聲明:僅做學(xué)術(shù)分享,侵刪

有很多小伙伴想自學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí),但是無(wú)從下手,小編特意找來(lái)知乎高贊回答,感覺(jué)看了以下回答,會(huì)有所受益。



作者:Frank Tian
https://www.zhihu.com/question/332726203/answer/737596538

入門

首先,你要知道什么是機(jī)器學(xué)習(xí)。

這里我推薦Andrew Ng的機(jī)器學(xué)習(xí)教程,比較適合新手和來(lái)自工業(yè)界對(duì)數(shù)學(xué)要求不是很高的同學(xué)。

這門課適合剛上大學(xué)的萌新們。

https://www.bilibili.com/video/av50747658

它有19個(gè)小時(shí),我看完它用了將近兩個(gè)月,我建議你也不要看的太急。

當(dāng)看完這些教程之后,你就對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)有了清晰的認(rèn)知。

接下來(lái),你可以感性的認(rèn)識(shí)一下深度學(xué)習(xí),我同樣推薦Andrew的課。

https://www.bilibili.com/video/av49445369

這門課同樣不難,不需要高深的數(shù)學(xué)知識(shí),同樣是為新手們準(zhǔn)備的。

深度學(xué)習(xí)的內(nèi)容稍多,Andrew帶你粗略的了解了AI的一些方面,一共25個(gè)小時(shí),我看完它花了三個(gè)月。

在期間我去實(shí)踐了他提到的各種優(yōu)化方法和技巧,閱讀了CV和NLP領(lǐng)域他提到的論文,并且找到輪子跑了跑。

我認(rèn)為,深度學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)更重要的是實(shí)踐。

進(jìn)階

接下來(lái),你可以嘗試讀一些有公式推導(dǎo)的專業(yè)書(shū)籍了。

前提是你已經(jīng)了解了線性代數(shù),微積分概率論的知識(shí),當(dāng)然,作為計(jì)算機(jī)系的同學(xué),你一定掌握了離散數(shù)學(xué)。

我推薦《統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法》,它適合接受能力正常的同學(xué)。

https://book.douban.com/subject/10590856/

因?yàn)槲沂墙佑|機(jī)器學(xué)習(xí)很久后才接觸到這本書(shū)的,因此我讀的很快,沒(méi)有印象到底讀了多久??傊@本書(shū)比較平易近人。

如果你覺(jué)得你的理解能力一流,我推薦《機(jī)器學(xué)習(xí)》。

https://book.douban.com/subject/26708119/

這本書(shū)的覆蓋范圍非常廣,適合打算進(jìn)一步深入這個(gè)領(lǐng)域的同學(xué)。

這本書(shū)是我機(jī)器學(xué)習(xí)的入門書(shū)籍,又愛(ài)又恨。

看這本書(shū)的同時(shí)你可能會(huì)感到數(shù)學(xué)基礎(chǔ)不夠,十分歡迎你補(bǔ)課凸優(yōu)化

我推薦Boyd的covex optimization,Boyd書(shū)寫(xiě)的不錯(cuò),但是感覺(jué)課講的不太好,同時(shí)推薦凌青老師的公開(kāi)課。

https://book.douban.com/subject/21249088/

https://www.bilibili.com/video/av40868517

如果你的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)比較好,又不太喜歡讀書(shū),我強(qiáng)烈推薦你直接看李宏毅老師的公開(kāi)課。

李宏毅老師非常幽默風(fēng)趣,上他的課是十分快樂(lè)的事情。

https://www.bilibili.com/video/av10590361

https://www.bilibili.com/video/av9770302

如果想進(jìn)一步了解機(jī)器學(xué)習(xí)的最新進(jìn)展,可以看 https://www.bilibili.com/video/av46971639

我真得真得非常喜歡他講的課,同時(shí)我認(rèn)為你看完這些課之后會(huì)對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)(主要是深度學(xué)習(xí)部分,對(duì),他幾乎不怎么講統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí))有更深的認(rèn)識(shí)。

這三個(gè)視頻分別是31,40,11個(gè)小時(shí),我看完花了相當(dāng)長(zhǎng)的時(shí)間,如果你已經(jīng)有一些接觸但是擔(dān)心他哪里講的太好沒(méi)聽(tīng)到可惜,那么可以先瀏覽他的slides,slides做的也非常棒

前面的課程和教材都集中在監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí),別忘了強(qiáng)化學(xué)習(xí)也是機(jī)器學(xué)習(xí)非常重要的一部分,強(qiáng)化學(xué)習(xí)推薦大家都熟知的Reinforcement Learning: An introduction.

因?yàn)檫@本書(shū)開(kāi)源了,我直接給你pdf:https://urlify.cn/JZFBJv

這本書(shū)是強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域非常非常經(jīng)典的教材,但是這本書(shū)寫(xiě)的太磨嘰了!

不過(guò)我也沒(méi)有其他備選項(xiàng),如果有讀過(guò)其他強(qiáng)化學(xué)習(xí)教材,感覺(jué)不錯(cuò)的,歡迎補(bǔ)充。

深入

接下來(lái)該深入了解機(jī)器學(xué)習(xí)了,到了這個(gè)階段,你也不是大家口中的小白了。

統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方面,我推薦Pattern Recognition and Machine Learning

https://book.douban.com/subject/2061116/

這本書(shū)詳細(xì)的介紹了頻率派和貝葉斯派的思想,讀這本書(shū)的時(shí)候你會(huì)有一種恍然大悟的感覺(jué)。

注意網(wǎng)上的版本可能會(huì)有錯(cuò)誤,參考這本書(shū)的勘誤。https://urlify.cn/ER7zie

同時(shí),深度學(xué)習(xí)方面推薦非常經(jīng)典的花書(shū),它也被稱為深度學(xué)習(xí)的圣經(jīng)。

https://book.douban.com/subject/26883982/

概率圖模型推薦這本Probabilistic Graphical Models

https://book.douban.com/subject/4007200/

它和前面那本Reinforcement Learning: An introduction一樣,非常全面,但缺點(diǎn)是太啰嗦了,英文版1200+頁(yè),我沒(méi)讀完。

然后,下面是一些在我書(shū)單里,但是我還沒(méi)有開(kāi)始讀的書(shū),大家可以了解一下。

https://book.douban.com/subject/3294335/

https://book.douban.com/subject/1789534/

https://book.douban.com/subject/10758624/

可以看到,這些書(shū)的側(cè)重點(diǎn)都不同,這也是為什么我打算都讀一遍它們。

當(dāng)你進(jìn)入「深入」這個(gè)階段的時(shí)候,其實(shí)你完全可以開(kāi)始自己讀論文了。

當(dāng)然,如何找到合適的論文,這類問(wèn)題在知乎已經(jīng)有非常詳細(xì)的回答了。同時(shí),知乎也是一個(gè)學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的好地方,這里有很多知識(shí)淵博的答主,他們?cè)谖覄側(cè)腴T的時(shí)候給了我非常大的幫助。



作者:hy5468
https://www.zhihu.com/question/332726203/answer/734365629

入門不難,深入難
1.了解什么是機(jī)器學(xué)習(xí)。推薦吳恩達(dá)(Andrew Ng)機(jī)器學(xué)習(xí)課程(非深度學(xué)習(xí)課程),看下來(lái)最適合初學(xué)者的還是吳恩達(dá)的視頻,講的內(nèi)容精要但是有來(lái)龍去脈,必要的數(shù)學(xué)原理會(huì)解釋到能讓人看懂的程度,當(dāng)然更深入的理解就要學(xué)習(xí)相應(yīng)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。

2.數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。有些人覺(jué)得現(xiàn)在搞深度學(xué)習(xí)不需要啥數(shù)學(xué)基礎(chǔ),但那樣只會(huì)淪為低級(jí)的調(diào)包俠,不能成長(zhǎng)為一名合格的煉丹術(shù)士。機(jī)器學(xué)習(xí)(包括深度學(xué)習(xí))需要的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)包括:微積分(熟練掌握),凸優(yōu)化(熟練掌握),矩陣論(熟練掌握其中矩陣運(yùn)算,各種分解等,并理解其含義),泛函分析(理解,如果不做相關(guān)內(nèi)容,看著不眼生即可),高等概率論(理解,常用概率公式和概率定理)。數(shù)學(xué)不要光看,要聯(lián)系機(jī)器學(xué)習(xí)當(dāng)中的實(shí)際應(yīng)用一起理解。

3.編程基礎(chǔ)。常用的有python,MATLAB,C/C++等,理論上C/C++學(xué)好了,其他語(yǔ)言掌握特性和擴(kuò)展包即可。

4.如何深入。找個(gè)靠譜的老師!找個(gè)靠譜的老師!找個(gè)靠譜的老師!翻到你們學(xué)院老師主頁(yè),如有文章發(fā)表在NIPS,ACL,CVPR,ICLR,ICML等會(huì)議上,說(shuō)明學(xué)術(shù)水平非常不錯(cuò)。然后打聽(tīng)其人品,人品可以,就聯(lián)系跟著做??孔V的老師會(huì)直接帶你走入到一個(gè)細(xì)分領(lǐng)域的最前沿,節(jié)省大量的搜索時(shí)間。



作者:Kel Liu
https://www.zhihu.com/question/332726203/answer/756804600


如果只是想學(xué)到會(huì)用各種模型解決問(wèn)題的話現(xiàn)在的理論儲(chǔ)備已經(jīng)夠了。

推薦個(gè)我們學(xué)校的課程:https://urlify.cn/JJVv6v

在syllabus那一欄下面有所有的課件。我覺(jué)得Kilian是個(gè)很好的教授,講得非常清楚。(雖然我不怎么去上課。。)他的課件也是循序漸進(jìn)挺有條理的。我感覺(jué)機(jī)器學(xué)習(xí)的傳統(tǒng)方法其實(shí)都是統(tǒng)計(jì)的各種運(yùn)用。。所以如果題主統(tǒng)計(jì)學(xué)得好的話其實(shí)看起來(lái)應(yīng)該沒(méi)有什么問(wèn)題。在知道各種傳統(tǒng)模型背后的原理之后其實(shí)就可以去調(diào)參娛樂(lè)了。推薦再學(xué)個(gè)python,現(xiàn)在感覺(jué)python已經(jīng)占領(lǐng)了機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域。。

如果題主追求分析模型的能力,比如說(shuō)分析一個(gè)SVM的最大error margin是多少這種東西,就屬于master level的課程了。類似于machine learning theory這種課。我能力有限無(wú)法做出評(píng)價(jià)。

課程后半段會(huì)討論深度學(xué)習(xí)的概念,這個(gè)學(xué)起來(lái)的感覺(jué)和傳統(tǒng)模型差別很大,挺魔性的。我覺(jué)得作為本科生題主只要能在不同場(chǎng)景下知道運(yùn)用什么魔性,大概怎么調(diào)參,就可以了。如果以后還對(duì)這個(gè)領(lǐng)域感興趣的話可以讀研讀博深造。如果你想要練手的項(xiàng)目之類的我也可以試著去翻翻以前的作業(yè)。。



作者:匿名用戶
https://www.zhihu.com/question/332726203/answer/110691656

首先,不會(huì)很困難,學(xué)過(guò)高數(shù)線代概率論就行。
其次,對(duì)于怎么學(xué)的問(wèn)題,私以為,選擇太多往往會(huì)每個(gè)就看一點(diǎn)最后什么都沒(méi)學(xué)到。建議按如下順序?qū)W習(xí):
1.coursera上吳恩達(dá)機(jī)器學(xué)習(xí)--推導(dǎo)少,簡(jiǎn)單易懂,適合入門;
2. 有了大致印象之后,可以看一些更深的課程。比如李宏毅和林軒田,B站上有;
3. 強(qiáng)烈推薦看B站大神shuhuai008機(jī)器學(xué)習(xí)白板推導(dǎo)系列,看完之后機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)應(yīng)該很不錯(cuò)了。
以上都完了之后,如果你還是一個(gè)本科生,建議找導(dǎo)師進(jìn)實(shí)驗(yàn)室/聯(lián)系實(shí)習(xí)。

作者:凌軍
https://www.zhihu.com/question/332726203/answer/760396018
在讀小碩士一枚,大四考研期間抽時(shí)間學(xué)了python和機(jī)器學(xué)習(xí),不請(qǐng)自來(lái)分享一下學(xué)習(xí)經(jīng)歷。

準(zhǔn)備

學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)首先要入門一點(diǎn)基礎(chǔ)概念,比如機(jī)器學(xué)習(xí)是什么,包括哪些研究問(wèn)題,研究方法等等。比較知名的教材像《模式識(shí)別與機(jī)器學(xué)習(xí)》這本書(shū),還有國(guó)內(nèi)很火的西瓜書(shū)《機(jī)器學(xué)習(xí)》(周志華著)把幾十年來(lái)的東西都總結(jié)了下來(lái),看看目錄就能對(duì)這些問(wèn)題有個(gè)膚淺的了解。

循序漸進(jìn)

大概了解之后就得選擇學(xué)習(xí)資料,教科書(shū)自然就不用說(shuō)了,肯定是必看的。想學(xué)得循序漸進(jìn)一點(diǎn)的話,可以在慕課上參加國(guó)內(nèi)大學(xué)開(kāi)設(shè)的機(jī)器學(xué)習(xí)課程或者在coursera上選一門課程,每天跟著課程學(xué)習(xí),完成作業(yè)。
這當(dāng)然還不夠,如果只聽(tīng)課,聽(tīng)完了不會(huì)有很深的印象,對(duì)應(yīng)機(jī)器學(xué)習(xí)中的學(xué)習(xí)型算法,像線性回歸,邏輯回歸,決策樹(shù),隨機(jī)森林,支持向量機(jī)等的數(shù)學(xué)推導(dǎo)應(yīng)該能做出來(lái)才能證明你懂基本原理了,更深刻的知識(shí)比如這些方法適用的問(wèn)題,優(yōu)缺點(diǎn)等應(yīng)該很熟悉才對(duì)。

練手

理論搞懂了就可以實(shí)戰(zhàn)了,可以試著拿一些小數(shù)據(jù)集來(lái)訓(xùn)練,手寫(xiě)優(yōu)化算法,作為檢查對(duì)比,可以用機(jī)器學(xué)習(xí)包sklearn做一個(gè)對(duì)比結(jié)果,了解一下自己算法新能的差異。
代碼都搞通了就可以參加上kaggle做更大規(guī)模貼近真實(shí)場(chǎng)景的數(shù)據(jù)了。。


作者:菜狗
https://www.zhihu.com/question/332726203/answer/737205846

我個(gè)人覺(jué)得,先挑一個(gè)不錯(cuò)的教程,比如吳恩達(dá)的課程來(lái)看,不要著急好好理解體會(huì)內(nèi)容,不懂的地方就多看看別的資料、書(shū)籍之類的。
同時(shí)好好學(xué)習(xí)自己的專業(yè)課,比如數(shù)學(xué)能力、編程能力都很重要。學(xué)這東西也不要著急,踏踏實(shí)實(shí)的學(xué),等入門了在開(kāi)始看點(diǎn)的稍微難點(diǎn)的,比如吳恩達(dá)cs229或者李航的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法。
最好跟著導(dǎo)師做下項(xiàng)目,這個(gè)很重要,同時(shí)有時(shí)間的話在參加下相關(guān)的比賽,對(duì)個(gè)人能力都是個(gè)提升,如果靜下心來(lái)搞科研的話,還是要多看看state of art的論文,跟著前沿走。


-END-


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