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AI基础:机器学习简易入门

机器学习初学者 机器学习初学者 2022-05-16

0.导语

Machine Learning(机器学习)是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演译。

这一集介绍机器学习的简易入门,本集分为学习资料经典算法两部分。(黄海广)

目前已经发布:

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后续持续更新,最新内容可以在github查看:

https://github.com/fengdu78/machine_learning_beginner/tree/master/AI_beginner

1.资料篇

机器学习入门,推荐4份教程,着重推荐1、2部分。

  • 一、斯坦福大学2014(吴恩达)机器学习教程中文笔记及资源

    吴恩达老师的机器学习课程,可以说是机器学习入门的第一课和最热门课程查看文章

  • 二、李航《统计学习方法》的代码实现

    李航老师的《统计学习方法》可以说是机器学习的入门宝典,许多机器学习培训班、互联网企业的面试、笔试题目,很多都参考这本书。查看文章

  • 三、周志华老师的《机器学习》的解答--南瓜书PumpkinBook

    周志华老师的《机器学习》(西瓜书)是机器学习领域的经典入门教材之一,周老师为了使尽可能多的读者通过西瓜书对机器学习有所了解, 所以在书中对部分公式的推导细节没有详述,本文对公式进行了推导。查看文章

  • 四、李宏毅机器学习

    李宏毅老师的机器学习视频是机器学习领域经典的中文视频之一,也被称为中文世界中最好的机器学习视频。对于想入门机器学习又想看中文讲解的人来说绝对是非常推荐的查看文章

  • 五、台大林轩田《机器学习基石》系列课程教材的习题解答

    台湾大学林轩田老师的《机器学习基石》、《机器学习技法》课程由浅入深、内容全面,基本涵盖了机器学习领域的很多方面。其作为机器学习的入门和进阶资料非常适合。查看文章

2.必须掌握的经典算法

机器学习的经典算法主要是吴恩达老师的机器学习课程的精选部分,并增加了决策树部分,以下算法是经典,必须掌握。

(点击目录在线阅读)

第一部分:回归

第二部分:逻辑回归

第三部分:支持向量机

第四部分:无监督学习

第五部分:异常检测和推荐系统

第六部分:决策树

结语

AI基础系列的完整最新内容可以在github查看:

https://github.com/fengdu78/machine_learning_beginner/tree/master/AI_beginner

备注:公众号菜单包含了整理了一本AI小抄非常适合在通勤路上用学习

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