同为python开发，从8K到3W必看机器学习（建议收藏）

Posted 2021-06-26 软件工程师能力认证

机器学习领域，又或者更大而化之的说人工智能方向，因为“阿尔法狗”等一系列的热门爆点话题，被推到了人前，受到越来越多人的关注。

随着机器学习领域理论的成熟，越来越多的相关技术被应用于生活实践的方方面面，从事机器学习岗也成了很多计算机行业从业者的重点考虑。

其实，对机器学习的认知程度和其学习难度是成正比的，越深入越难学。在机器学习领域，经常会听到一句这样的调侃——“机器学习，从入门到入土”。

所以，正确入门机器学习的方法是？

方法一：学会利用工具书，有效率地学习

快速上手一门技术，最合理的方式并不是从零开始，而是“缺啥补啥”。今天给在校的小伙伴们带来机器学习必看的6本好书，由浅入深帮你更好地掌握机器学习。

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方法二：学会推导数学公式，掌握数学公式推导能力

在机器学习中，除了需要提高学习效率，还需要学会数学公式的推导。其推导的意义在于：

一能使你熟悉数学技巧。这些推导技巧不仅是很多重要的理论推导中经常运用的，也是你能够在日后的学习中直接运用的。

二能使你在推导的过程中理解数学原理。在推导的步骤中，你会对最终的公式和原理的来龙去脉有更加清晰的认知，对于该公式的适用范围也理解得更为深刻。

三能为你进阶学习打基础。在机器学习中，有些知识点是环环相扣的。并且随着学习内容的加深，其难度也随之加深，但在高阶的机器学习中，某个原理他不可能从零开始为你解释，大多都是给出结论，稍加点拨。这时就需要你的知识积累量，需要你能洞察出其中的推导过程，以及其中涉及的要点，甚至需要你不用去做具体的推导就可以脑补出其中的依赖关系。而这个功夫是建立在你熟悉数学推导过程的基础上的。

方法三：学会培养数学思维，立于不败之地

如果说工具书像是一种武器，学会推导数学公式像是掌握了这种武器的招式，那么培养数学思维则是对战中的应对策略。

如何培养机器学习中的数学思维？

知乎的机器学习话题中挂着一个问题，这个问题是：“遇到机器学习论文中完全看不懂的数学公式该怎样才能看懂，有没有什么工具可以推导解释计算的啊？”

而在这个问题的下面有一位网友的回复，会让你觉得颇有见地。

对此，我们推出了C站软件工程师能力认证，其中包含机器学习知识板块，帮助大家进行系统化学习，学习专业大咖类比推理的思维逻辑，然后演化成适合自己思维习惯的逻辑。

通过提供免费训练，在训练过程中采用基于“明确路径+领取任务+刻意练习+小组学习+大咖指导”的学习模型，让大家实现面向实践、任务驱动、共同成长的目标。

欢迎大家可以加入我们的学习小组一起系统学习！打好基础，为进大厂做准备！

 

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为了方便大家学习，我们发起了C站百万知识库行动，其中包含了69篇点击破万，收藏过千的【机器学习】最全学习资料，包含线性回归及非线性回归、逻辑回归、KNN算法、神经网络等知识点。无论你是刚刚接触Java、Python、前端的技术小白，还是已经有了一定基础的技术爱好者，在这里，你都可以找到你想要的资料。

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二、百万知识库等你领取！

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下图是C站（CSDN）软件工程师能力认证标准中的C1/C4-能力认证图，分为基础能力和项目能力两大模块，可以看到模块中的技能点能够全覆盖一线大厂开发工程师的招聘JD要求。

通过以上，大家可以清晰地看到大厂招聘要求与能力认证一一对应、紧密相连。

 

 

CSDN软件工程师能力认证（以下简称C系列认证）是由中国软件开发者网CSDN制定并推出的一个能力认证标准。C系列认证历经近一年的实际线下调研、考察、迭代、测试，并梳理出软件工程师开发过程中所需的各项技术技能，结合企业招聘需求和人才应聘痛点，基于公开、透明、公正的原则，甑别人才时确保真实业务场景、全部上机实操、所有过程留痕、存档不可篡改。

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