机器之心整理

参与：机器之心编辑部

机器学习日益广为人知，越来越多的计算机科学家和工程师投身其中。不幸的是，理论、算法、应用、论文、书籍、视频等信息如此之多，很容易让初学者迷失其中，不清楚如何才能提升技能。本文作者依据自身经验给出了一套快速上手的可行方法及学习资源的分类汇总，机器之心在其基础上做了增益，希望对读者有所帮助。

先决条件

机器学习的基础是数学。数学并非是一个可选可不选的理论方法，而是不可或缺的支柱。如果你是一名计算机工程师，每天使用UML、ORM、设计模式及其他软件工程工具／技术，那么请闭眼一秒钟，忘掉一切。这并不是说这些概念不重要，绝不是！但是机器学习需要一种不同的方法。如今Python如此流行的原因之一是其「原型设计速度」。在机器学习中，一种使用几行代码即可建模算法的语言 是必要的。

微积分、线性代数、概率论在机器学习几乎所有算法中不可或缺。如果你的数学背景很扎实，请跳过这一章节。如若不然，那么重新温习一下这些重要概念也不错。考虑到理论的数量，我并不建议大家从大部头开始。尽管一开始可以用它查询具体概念，但是初学者先

转载请注明:http://www.aideyishus.com/lkgx/807.html