入門機器學(xué)習(xí)該如何入手？作為一名科技工作者和計算機專業(yè)教育工作者，讓我來回答這個問題。首先，機器學(xué)習(xí)是一個很好的選擇。機器學(xué)習(xí)作為人工智能領(lǐng)域的六大研究方向之一，目前比較流行。而且，由于機器學(xué)習(xí)與人工

入門機器學(xué)習(xí)該如何入手？

作為一名科技工作者和計算機專業(yè)教育工作者，讓我來回答這個問題。

首先，機器學(xué)習(xí)是一個很好的選擇。機器學(xué)習(xí)作為人工智能領(lǐng)域的六大研究方向之一，目前比較流行。而且，由于機器學(xué)習(xí)與人工智能領(lǐng)域的其他研究方向密切相關(guān)，因此機器學(xué)習(xí)通常是學(xué)習(xí)人工智能的第一步。

機器學(xué)習(xí)本身涉及六大環(huán)節(jié)，即數(shù)據(jù)采集、算法設(shè)計、算法實現(xiàn)、算法訓(xùn)練、算法驗證和算法應(yīng)用，因此學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)可以從數(shù)據(jù)采集開始，然后逐步過渡到其他環(huán)節(jié)。在當(dāng)今大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)收集整理的方式越來越多，獲取數(shù)據(jù)的方式也越來越多。我們可以從基本的數(shù)據(jù)庫技術(shù)入手。其實，機器學(xué)習(xí)作為大數(shù)據(jù)分析的兩種常用方式，大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的從業(yè)者往往需要關(guān)注機器學(xué)習(xí)技術(shù)。

算法設(shè)計是機器學(xué)習(xí)的核心，因此算法知識的學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的重點。學(xué)習(xí)算法知識可以從基本的常用算法入手，如決策樹、樸素貝葉斯、支持向量機等算法需要重點學(xué)習(xí)。在學(xué)習(xí)算法的過程中，必須結(jié)合具體案例。算法的實現(xiàn)可以使用Python語言。目前，Python廣泛應(yīng)用于機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域。

最后，對于目前的IT行業(yè)開發(fā)者來說，學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)知識可以重點結(jié)合大數(shù)據(jù)和人工智能平臺提供的開發(fā)環(huán)境，讓他們有更好的學(xué)習(xí)體驗，在一定程度上增強自己的實踐能力。畢竟，未來大量機器學(xué)習(xí)的發(fā)展離不開平臺的支持。

機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)有什么異同？

深度學(xué)習(xí)和一般機器學(xué)習(xí)有什么區(qū)別

1:一般機器學(xué)習(xí)一般指決策樹、邏輯回歸、支持向量機、xgboost等，深度學(xué)習(xí)的主要特點是使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：深度卷積網(wǎng)絡(luò)、深度循環(huán)網(wǎng)絡(luò)、遞歸網(wǎng)絡(luò)等等等。算法在層次上沒有相似性。很難說相似性可能是每個人的函數(shù)都要擬合的高維函數(shù)。 ] ]2:一般機器學(xué)習(xí)在分析低維和可解釋的任務(wù)時表現(xiàn)更好。例如，數(shù)據(jù)挖掘和推薦算法。它們的特點是，總體而言，所收集的數(shù)據(jù)維數(shù)不高。以廣告推送任務(wù)為例，一般分析的數(shù)據(jù)維度僅包括性別、年齡、學(xué)歷、職業(yè)等，參數(shù)調(diào)整方向明確。

3：深度學(xué)習(xí)算法擅長分析高維數(shù)據(jù)。例如，圖像、聲音等。例如，圖像可以具有千萬像素，相當(dāng)于千萬特征向量維，并且像素之間的關(guān)系不是特別明顯。在這種情況下，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠有效地處理這一問題，基本上能夠非常準(zhǔn)確地掌握圖像的特征。但各維度的解釋力很弱，參數(shù)調(diào)整的方向也不明確（神經(jīng)元個數(shù)、隱層個數(shù)等）。綜上所述，兩者其實有很大的不同。近年來，深度學(xué)習(xí)得到了發(fā)展。傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)算法大多來源于概率論和信息學(xué)。在編程方面，傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)模型基本上集成到sklearn包中。對于深度學(xué)習(xí)，可以使用tensorflow作為框架。對于傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)的詳細(xì)理解，可以從李航的統(tǒng)計原理或周志華的機器學(xué)習(xí)（又稱西瓜書）中看到。由于近兩年關(guān)于深度學(xué)習(xí)的書籍很少，我們可以參考近兩年關(guān)于深度學(xué)習(xí)的論文。當(dāng)然，他們都需要堅實的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，主要是三本書：線性代數(shù)或高等代數(shù)，高等數(shù)學(xué)或數(shù)學(xué)分析，概率論或隨機過程

標(biāo)準(zhǔn)定義：任務(wù)及其性能過程的測量方法機器學(xué)習(xí)是利用經(jīng)驗數(shù)據(jù)給出一種特定的算法來提高任務(wù)的性能。

簡單定義：

舉個簡單的例子：出租車司機開車送你從上海到北京。在這里，“任務(wù)”是從上海到北京，“表現(xiàn)過程”是從上海到北京的不同道路，“經(jīng)驗數(shù)據(jù)”是每一條可以走的道路。在此基礎(chǔ)上，設(shè)計了一種算法，利用實證數(shù)據(jù)建立“上海哪條路走”模型，提高北京的速度效應(yīng)。

為了通過使用經(jīng)驗數(shù)據(jù)改進性能過程，最流行的方法是“誤差反向傳播”。該方法的核心思想是：讓機器自由試錯，然后根據(jù)試錯結(jié)果與樣本真實結(jié)果之間的誤差調(diào)整試錯策略。對誤差較小的嘗試進行獎勵，對誤差較大的嘗試進行懲罰，然后在一個周期內(nèi)進行試驗，直到所有樣本的學(xué)習(xí)結(jié)果達到我們定義的最佳性能。

通過“誤差反向傳播”算法，機器將探索越來越多的上海到北京的道路，并以越來越快的速度找到最佳道路，這與老司機在多次駕駛后得到最佳選擇基本相同。

人與機器之間的差距也將反映在這里。當(dāng)從上海到北京有很多路的時候，人們不可能總是像機器那樣探索道路。對于機器的數(shù)據(jù)處理能力來說，這樣的數(shù)據(jù)量可能是幾分鐘內(nèi)的最佳選擇

當(dāng)然，人們可以找到一種新的方法。新手可以一路詢問老司機，而不是一路反復(fù)探索。