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  • 1 # IT人劉俊明

    機器學習作為人工智慧領域的主要研究方向之一,是目前的一個熱門領域。學習機器學習的一個重要環節是掌握機器學習演算法,而機器學習演算法一定要從被廣泛使用的演算法開始學起。

    目前在機器學習領域被廣泛採用的機器學習演算法包括決策樹、K-mean、SVM(支援向量機)、EM(最大期望演算法)、PageRank、Apriori、AdaBoost、kNN(近鄰)、分類迴歸樹、樸素貝葉斯等。這些演算法目前在機器學習領域被廣泛採用,有大量的實際案例,對於初學者來說是首先應該掌握的演算法。

    演算法的選擇要根據實際的場景進行分析,比如採用kNN演算法可以完成同層次分類、識別應用(消費人群劃分),決策樹可以用於遞進式判斷的場景(診療分析等)等,要想能在不同的應用場景下選擇適合的演算法,首先要對各種演算法有一個較為全面的瞭解,知道每種演算法的優缺點以及適用範圍。

    對於初學者來說,學習機器學習要清楚機器學習的目的和概念,清楚機器學習的實施步驟、掌握不同的演算法、能夠使用程式語言完成演算法的實現過程。機器學習簡單的說就是在一堆雜亂無章的資料中找到背後的規律,機器學習的步驟包括資料收集、整理,演算法設計、演算法實現、訓練演算法、驗證演算法和使用演算法。

    機器學習的演算法實現可以使用Python語言,由於Python語言有豐富的庫(Numpy、Matplotlib等),所以目前Python在機器學習領域有廣泛的應用。我在早期使用Java完成演算法實現,後來改用Python,現在的落地專案也在使用Python語言。總的來說,使用Python做機器學習開發還是比較方便的(相對於Java來說)。

    如果有機器學習方面的問題,也可以諮詢我。

  • 2 # bella~

    我建議你真正要學習的話,可以報個班系統地學習,搭建起整個機器學習的知識體系,在這裡我推薦下菜鳥窩的機器學習工程師就業課。他們會從python基礎、資料分析、數學開始,都是從0基礎手把手教學,老師都是BAT工業界多年實踐經驗的,能讓你在最短時間入門機器學習,並且擁有持續讀paper等的自學能力,不過培訓跟相親一樣要看眼緣,你可以先聽聽他們的免費公開課

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