0. 导语
Machine Learning(机器学习) 是研究计算机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不断改善自身的性能. 它是人工智能的核心, 是使计算机具有智能的根本途径, 其应用遍及人工智能的各个领域, 它主要使用归纳, 综合而不是演译.
这一集介绍机器学习的简易入门, 本集分为学习资料和经典算法两部分.(黄海广)
目前已经发布:
AI 基础: 简易数学入门
AI 基础: Python 开发环境设置和小技巧
AI 基础: Python 简易入门
AI 基础: Numpy 简易入门
AI 基础: Pandas 简易入门
AI 基础: Scipy(科学计算库) 简易入门
AI 基础: 数据可视化简易入门 (matplotlib 和 seaborn)
AI 基础: 机器学习库 Scikit-learn 的使用
AI 基础: 特征工程 - 类别特征
AI 基础: 特征工程 - 数字特征处理
AI 基础: 特征工程 - 文本特征处理
AI 基础: 词嵌入基础和 Word2Vec
AI 基础: 图解 Transformer
AI 基础: 一文看懂 BERT
后续持续更新, 最新内容可以在 GitHub 查看:
1. 资料篇
机器学习入门, 推荐 4 份教程, 着重推荐 1,2 部分.
一, 斯坦福大学 2014(吴恩达) 机器学习教程中文笔记及资源
吴恩达老师的机器学习课程, 可以说是机器学习入门的第一课和最热门课程 (查看文章)
二, 李航《统计学习方法》的代码实现
李航老师的《统计学习方法》可以说是机器学习的入门宝典, 许多机器学习培训班, 互联网企业的面试, 笔试题目, 很多都参考这本书.(查看文章)
三, 周志华老师的《机器学习》的解答 -- 南瓜书 PumpkinBook
周志华老师的《机器学习》(西瓜书) 是机器学习领域的经典入门教材之一, 周老师为了使尽可能多的读者通过西瓜书对机器学习有所了解, 所以在书中对部分公式的推导细节没有详述, 本文对公式进行了推导.(查看文章)
四, 李宏毅机器学习
李宏毅老师的机器学习视频是机器学习领域经典的中文视频之一, 也被称为中文世界中最好的机器学习视频. 对于想入门机器学习又想看中文讲解的人来说绝对是非常推荐的 (查看文章)
五, 台大林轩田《机器学习基石》系列课程教材的习题解答
台湾大学林轩田老师的《机器学习基石》,《机器学习技法》课程由浅入深, 内容全面, 基本涵盖了机器学习领域的很多方面. 其作为机器学习的入门和进阶资料非常适合.(查看文章)
2. 必须掌握的经典算法
机器学习的经典算法主要是吴恩达老师的机器学习课程的精选部分, 并增加了决策树部分, 以下算法是经典, 必须掌握.
(点击目录在线阅读)
第一部分: 回归
第二部分: 逻辑回归
第三部分: 支持向量机
第四部分: 无监督学习
第五部分: 异常检测和推荐系统
第六部分: 决策树
第一篇: 基本树 (包括 ID3,C4.5,CART)
第二篇: Random Forest,Adaboost,GBDT
第三篇: Xgboost 和 LightGBM
结语
AI 基础系列的完整最新内容可以在 GitHub 查看:
来源: http://www.bubuko.com/infodetail-3709876.html