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十分钟搞懂「机器学习」👍
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https://fishc.com.cn/thread-239373-1-1.html 推荐一门算法课:BV1HT4y1K7DY 学习机器学习可以分为几个阶段,BV1BJ41157PJ 大佬推荐: 1. 基础数学知识 线性代数:矩阵运算、向量空间、特征向量与特征值。 微积分:函数的极限、导数、积分、多元微积分。 概率论与统计:概率分布、数理统计、假设检验。 2. 编程基础 Python:由于其在数据科学领域的广泛应用,Python 是学习机器学习的首选语言。 Python 数据科学库:NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn 等。 3. 机器学习理论 机器学习基础:了解监督学习、无监督学习、半监督学习和增强学习的概念。 算法与模型:线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等。 模型评估:交叉验证、ROC 曲线、精确度、召回率、F1 分数等。 4. 实战经验 项目实践:通过参与真实项目来应用所学知识,比如Kaggle竞赛。 模型调优:学会如何使用超参数调优和模型集成方法来改进模型性能。 5. 深度学习 神经网络:理解前馈神经网络、激活函数、损失函数和反向传播算法。 深度学习框架:熟练掌握至少一个深度学习框架,如TensorFlow或PyTorch。 卷积神经网络和循环神经网络:用于图像识别和序列数据处理的深度学习模型。 6. 高级主题 自然语言处理:学习如何处理文本数据,应用如LSTM、GRU、BERT等模型。 增强学习:理解如何设计代理来在环境中学习策略。 生成模型:掌握GANs和变分自编码器等。 7. 持续学习 研究论文:阅读和理解最新的研究论文,跟上机器学习领域的最新进展。 在线资源:利用在线课程(如Coursera、edX、Udacity)和专业书籍来持续学习。 社区参与:参与GitHub项目、论坛和本地meetups来扩展知识和网络。
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