Kaggle入門(mén)，看這一篇就夠了 - 知乎 (zhihu.com)https://zhuanlan.zhihu.com/p/25686876

day1-1.什么是機(jī)器學(xué)習(xí)_嗶哩嗶哩_bilibiliday1-1.什么是機(jī)器學(xué)習(xí)是10天學(xué)會(huì)機(jī)器學(xué)習(xí)從入門(mén)到深度學(xué)習(xí)的第1集視頻，該合集共計(jì)62集，視頻收藏或關(guān)注UP主，及時(shí)了解更多相關(guān)視頻內(nèi)容。https://www.bilibili.com/video/BV1jK4y1D7hE?p=1&vd_source=4c09c8fedda95af38171a9b35f56e95a

1 機(jī)器學(xué)習(xí)概念

機(jī)器學(xué)習(xí)的樣本數(shù)據(jù)有兩類(lèi)?

數(shù)據(jù)集

?

特征工程

sk-learn：回歸 分類(lèi) 聚類(lèi) 特征工程

特征抽取

非數(shù)值數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成數(shù)值數(shù)據(jù)

字典抽取特征數(shù)據(jù)

one-hot編碼

數(shù)值數(shù)據(jù)

歸一化 標(biāo)準(zhǔn)化，進(jìn)行無(wú)量綱化

不同的自變量 數(shù)據(jù)分布在不同量級(jí)，需要無(wú)量綱化

特征選擇

數(shù)據(jù)集合劃分

入門(mén)機(jī)器學(xué)習(xí)是一個(gè)逐步的過(guò)程，涉及學(xué)習(xí)基礎(chǔ)概念、數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、編程技能、理解算法和模型，以及實(shí)踐和項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)的積累。下面是一個(gè)為初學(xué)者設(shè)計(jì)的詳細(xì)指南：

1. 理解機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念

• 什么是機(jī)器學(xué)習(xí)：首先，了解機(jī)器學(xué)習(xí)是如何使計(jì)算機(jī)利用數(shù)據(jù)來(lái)學(xué)習(xí)和做出預(yù)測(cè)或決策，而不是通過(guò)明確的編程來(lái)完成任務(wù)。
• 機(jī)器學(xué)習(xí)類(lèi)型：了解不同的機(jī)器學(xué)習(xí)類(lèi)型，包括監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)和增強(qiáng)學(xué)習(xí)。
• 基本術(shù)語(yǔ)：熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)中的基本術(shù)語(yǔ)，如特征、模型、訓(xùn)練、測(cè)試、過(guò)擬合、欠擬合等。

2. 學(xué)習(xí)必要的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)

機(jī)器學(xué)習(xí)背后有三個(gè)主要的數(shù)學(xué)分支：線性代數(shù)、概率論與統(tǒng)計(jì)、以及微積分。不需要深入研究，但理解基本概念是很有幫助的。文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-833116.html

• 線性代數(shù)：矩陣運(yùn)算、向量空間和特征向量等。
• 概率論與統(tǒng)計(jì)：概率分布、期望、方差、最大似然估計(jì)等。
• 微積分：了解導(dǎo)數(shù)和梯度的基本概念。

3. 掌握編程技能

• Python：Python是進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目最常用的編程語(yǔ)言。學(xué)習(xí)Python基礎(chǔ)，重點(diǎn)是數(shù)據(jù)處理（使用Pandas）、數(shù)值計(jì)算（使用NumPy）和數(shù)據(jù)可視化（使用Matplotlib和Seaborn）。
• 機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)：學(xué)習(xí)使用主要的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，如Scikit-learn（用于傳統(tǒng)算法），TensorFlow和PyTorch（用于深度學(xué)習(xí)）。

4. 學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)算法

• 開(kāi)始于簡(jiǎn)單的算法：從簡(jiǎn)單的算法開(kāi)始，如線性回歸、邏輯回歸、k-近鄰算法。
• 逐步學(xué)習(xí)復(fù)雜算法：然后逐步過(guò)渡到更復(fù)雜的算法，如決策樹(shù)、隨機(jī)森林、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

5. 實(shí)踐與項(xiàng)目

• 小項(xiàng)目實(shí)踐：嘗試使用公開(kāi)的數(shù)據(jù)集來(lái)實(shí)踐你學(xué)到的算法。Kaggle是一個(gè)很好的起點(diǎn)，提供了大量的數(shù)據(jù)集和競(jìng)賽。
• 構(gòu)建自己的項(xiàng)目：嘗試解決一個(gè)實(shí)際問(wèn)題，從數(shù)據(jù)收集、清洗到模型選擇、訓(xùn)練和評(píng)估。

6. 深入學(xué)習(xí)

• 專(zhuān)業(yè)書(shū)籍：閱讀一些經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)書(shū)籍，如《Python數(shù)據(jù)科學(xué)手冊(cè)》、《深度學(xué)習(xí)》（Goodfellow et al.）。
• 在線課程：參加在線課程和MOOCs，如Coursera的《機(jī)器學(xué)習(xí)》（吳恩達(dá)教授）和《深度學(xué)習(xí)專(zhuān)項(xiàng)課程》。

7. 加入社區(qū)

• 參與論壇和社區(qū)：加入GitHub、Stack Overflow、Reddit上的機(jī)器學(xué)習(xí)社區(qū)，參與討論和分享。
• 參加Meetup和研討會(huì)：如果可能的話，參加本地或在線的Meetup和研討會(huì)

到了這里，關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí)資料 資源machine learning的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！