机器学习的最佳学习路线原来只有四步

Posted 2020-12-13 sea520

AI这个词相信大家都非常熟悉，近几年来人工智能圈子格外热闹，光是AlphoGo就让大家对它刮目相看。今天小天就来跟大家唠一唠如何进军人工智能的第一步——机器学习。

 

在机器学习领域，Python已经成为了主流。一方面因为这门语言简单易上手，另一方面是因为Python有足够完善的库可以调用，能为我们节省下敲长长的代码的烦恼。

因此，对于打算入门人工智能的同学，最直接的学习方法就是结合开源的框架，而机器学习和深度学习的开源框架恰好基本都是用Python接口的。

 

既然如此，最佳的学习路线是怎样的呢？

 

（一）搞定Python：

千万不要一直在钻研Python。语言只是工具，边练边学、边学边用，快速掌握基本语法才是正道；

（二）机器学习算法：

机器学习有很多经典的算法，从简单的算法开始，用Python实现并从流程的角度熟悉原理；

（三）熟悉Python库：

如果想精通Python库，难度还是蛮大的，不妨先熟悉，等实际运用的时候再查一遍。

（四）案例与实战：

用真实数据来玩算法是学习的最好方式。先搞定算法的原理，再把数据应用进去，然后就是一步一步debug完成整个项目。

 

《Python机器学习实战课程》

第一章 AI时代人工智能入学指南（免费试学）

第二章 Python快速入门（免费试学）

第三章 Python工具：科学计算库Numpy

第四章 Python工具：数据分析处理库Pandas

第五章 Python工具：可视化库Matplotlib

第六章 算法：线性回归算法

第七章 算法：梯度下降原理

第八章 算法：逻辑回归算法

第九章 案例：Python实现逻辑回归与梯度下降

第十章 案例：使用Python分析科比生涯数据

第十一章 案例：信用卡欺诈检测

第十二章 算法：决策树

第十三章 决策树Sklearn实例

第十四章 算法：随机森林与集成算法

第十五章 案例：Kaggle竞赛案例:泰坦尼克获救预测

第十六章 算法：线性支持向量机

第十七章 非线性支持向量机

第十八章 支持向量调参实战

第十九章 计算机视觉挑战

第二十章 神经网络必备基础知识点

第二十一章 最优化与反向传播

第二十二章 神经网络整体架构    

第二十三章 案例实战CIFAR图像分类任务 

第二十四章 Tensorflow框架    

第二十五章 Mnist手写字体识别    

第二十六章 PCA降维操作与SVD矩阵分解    

第二十七章 聚类与集成算法  

第二十八章 机器学习业务流程