大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于python周志华机器学习的问题,于是小编就整理了4个相关介绍Python周志华机器学习的解答,让我们一起看看吧。
不想硬啃理论和算法,如何入门深度学习?
在我看来,即使目标是想要入门深度学习,那么其中所需要学习的东西也不少,因为它实在涉及了太多方面。虽然我学习深度学习的时间不算久,但是在学习中还是有自己的一些方法。总结一下,主要有三个。
视频学习
推荐去看 Andrew Ng 的 DeepLearning.ai 的***,在网易云课堂上也能收到免费的课程,课后的编程作业可以上网搜索。这个课程好在每个***都很浅显直观地说明一个知识点,平均每个***有 7 分钟,很短。全部看完结合作业的理解,也算是对深度学习有了个基本的认识。如果想要看原版的***及作业,可以去 Coursera 上付费观看,会提供课后作业并且帮你批改,还有社区交流,当你全部学完后还会给你颁发毕业证。
编程学习
如果你对于编程感兴趣,那么一个很好的方法就是试着使用代码去实现。我试过完全自己用 Python 写一个简单神经网络的代码,写完之后发现自己更加的知道其中的原理了。还有一个比较有趣的就是去 GitHub 上找一些项目,去跑。例如有 TensorFlow 风格转换项目,目标跟踪类的,没准跑着跑着突然就有个想法,想要试着应用到某个小东西上去。
书本学习
有很多的书大篇幅地在讲理论,我个人觉得比较好的学习方法就是不一定要完全懂得其中的原理,先大概理解地去看,把整个知识面都过一遍,在之后实际应用或者操作时再深入的去理解,会更加印象深刻。看书学习不一定说要你硬啃理论,但是当你入门以后可以再回过头来仔细去看。推荐两本书:周志华的《机器学习》和 Ian GoodFellow 的《Deep Learning》,江湖分别称「西瓜书」和「花书」。
想学习机器学习理论,有什么书值得推荐?
理论方面看:
1、入门级: 李航的《统计学习方法》,通俗易懂。周志华的西瓜书,提纲挈领,对机器学习有个整体的认识,具体算法的讲解并不深入。
2、进阶级: 《elements of statistical learning》,对数学要求较高,需要恶补线性代数方面的知识。
实战方面:
1.《机器学习实战》
2. tensorflow和sklearn的资料和开源项目
1、台湾大学李宏毅的教学***
2、Andrew NG的***
3、台湾大学陈轩田的*** 这些在B站都有
- 《机器学习》
周志华
如果只看理论的话,推荐这本经典的西瓜书,里面对每个算法原理的讲解非常的清晰,完整,而且容易理解。
如果能把这一本书学会,那么面试考的基本模型算法就都不成问题。
Sebastian Raschka
几乎每一章都有一个机器学习项目完整的scikit-learn代码:
对预处理,降维,超参数调优,模型评估等实际项目中很重要的步骤的讲解也很深入,都是一边讲原理,一边有实战代码。
在应用模型的同时,会讲解模型的具体原理,数学公式。
自学机器学习,如何去找工作?
首先你要明确的你行业,是做图像还是语言还是推荐算法工程师还是数据挖掘工程师,然后你再去拉钩网智联上按职位或者按公司来检索,如果你是快要毕业了,准备找工作,基本上看完李航的《统计学习方法》和周志华的《机器学习》这两本书,月薪上万问题不是太难,如果是社招就需要工作经验,加上基础知识扎实,
机械工程及自动化专业本科毕业生转人工智能学习路径应该是怎样的?
首先我们来了解一下人工智能,机器学习和深度学习的关系,人工智能是最早出现的,包含了后两者;其次是机器学习,包含了后者;深度学习,当今人工智能大爆炸的核心驱动,所以要学习人工智能,免不了要学习后面的两个内容,对于机器学习,你可以看一看吴恩达老师在coursera上的maching learning课程,一边学一边做,看完并且做完上面的练习之后就基本上是入门了,对于深度学习,我也没怎么开始,可以好好的看看deep learning这本书。
楼上有的我就不再重复了,理论知识是无论如何都要学好的,我来补充一下我的观点,首先我觉得题主应该先要考虑清楚自己想要做什么,人工智能是一个很宽泛的概念,现在它涉及到的主要领域有,[_a***_]与识别,自然语言处理,语音识别等等,我觉得楼主应该好好的去了解一下这些,然后找到自己感兴趣的领域,然后集中精力去学,毕竟人没有三头六臂,每个人的精力都是有限的,以上为我浅薄的建议了。
要转人工智能,从哪里入门呢,我觉得还是得从基础的理论知识开始学起----机器学习以及深度学习,那么他们三者之间关系是怎么样的呢,从下面的图片中我们可以看出人工智能是最外层的,而机器学习在次外层,是一种实现人工智能的方法,深度学习在最内层,是一种一种实现机器学习的技术,也是目前人工智能的核心所在,正是因为深度学习的火热,才将人工智能带的这么火热。所以我建议先学机器学习,然后再学深度学习。
那么机器学习又该从哪里学起呢,我建议先看一下吴恩达老师在coursera上的maching learning课程,楼主是工科专业,应该是学过C++的,我就默认楼主有编程基础了,这门课程的用的语言是matlab,有一定编程基础的学起来应该是比较简单的,听完课,并且完成他的课后练习,效果应该是还是不错的,书籍的话我推荐周志华老师的西瓜书,这本书还是很不错的
另外觉得实战不够的话,可以看这本书---机器学习实战,用的是python
深度学习的话,可以看deep learning这本书,如下图所示
学习深度学习理论知识的同时,还可以一边学习tensorflow,学习tensorflow的书籍也是有的,不过官方的文档就够用了,边学理论知识边用tensorflow搭建神经网络,做一做小实验,加深自己的理解。
我也是正在学习中的学生,所以只能说到这了,希望能帮到你,码字不易,望多多点赞
到此,以上就是小编对于python周志华机器学习的问题就介绍到这了,希望介绍关于python周志华机器学习的4点解答对大家有用。