机器学习的3大学习资源

邮件的干扰，并根据喜好记忆作出电影推荐。

机器学习有无尽可能性，该领域薪资高，工作者在工作上能享受到极大乐趣，这让他们大多数时候感觉不像工作。然而，零经验者如何在合理时间内掌握机器学习?本文会给出答案。

无论背景如何，所有人的第一步都相同。不是只有数学博士才能进行机器学习。我没有数学博士学位，也不认为自己格外聪明，不过一件事是肯定的——我比身边所有人都用功。

如果不工作，高学历将一文不值。

话虽如此，初学者应客观准确地评估自身的当前状况。问自己几个问题：

• 我的编程能力如何?
• 我上一次解决数学问题和做统计数据是什么时候?
• 我愿意投入多少时间到机器学习上?

注意，进行应用机器学习无需专于以上任一领域。只需编程能力优于普通数学家，数学能力优于普通程序员即可。这是黄金准则。

如果你看到这里，很好，现在请准备好进入让人又爱又恨的机器学习世界。

1. Python数据科学和机器学习训练营



 

到介绍库，再深入研究机器学习算法。

我已完成该课程——它是入门学习机器学习的好方法，但仅此而已。因为这些算法并没有讲解得很深入。当然，完成课程后你能够使用算法并以此解决实际问题，但是很可能不清楚要用何种算法、何时以及如何(适当)调整算法。

这是因为，这门课程的重点并不在于数学。事实上我认为这门课程根本没讲到任何数学运算，仅仅在讲解如何运用Python的各种库。课程作者建议学员在学习课程的同时阅读《统计学习入门》以获取扎实的理论基础。我也认为需要读这本书。

然而，该课程仍提供了诸多实践的好机会。

价格：Udemy上原价为194.99美元，但经常可以享受9.99美元的折扣价。这个投资绝对不会亏。

2. Coursera：Andrew Ng的机器学习课程

这门课程就如同进入机器学习行业的标准。到目前为止，已有12万多名用户对该课程评分，平均分4.9，满分为5。这也证明了它的优质。

（编辑：潍坊站长网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!