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jziwenchen
V2EX  ›  机器学习

如何入门机器学习领域 有好的学习路径推荐?

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  •   jziwenchen · 2017-03-22 09:20:32 +08:00 · 2834 次点击
    这是一个创建于 2563 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

    正在啃 Marchin learn in action 这本书. 但发现自己数学功底不太够 回头在学 条件概率等知识.

    求下这行的朋友们 有好书和学习路径推荐没; 包括数学基础 英语相关资料 和 开源例子. 感激不尽

    18 条回复    2017-04-21 01:48:05 +08:00
    murmur
        1
    murmur  
       2017-03-22 09:45:28 +08:00
    数学功底不够建议直接放弃 或者说你大学的概率论、微积分、线性代数都考了多少分

    有人说微积分不推公式用不上,但是这是数学啊,代表一种学习能力而不是要你微积分学的多牛逼

    何况这三门啥时候分家了。。

    数学不是刻苦就学的来的,这个真的跟艺术一样需要天分。。
    murmur
        2
    murmur  
       2017-03-22 09:51:22 +08:00
    然后呢 我推荐的书实际上是 PRML 就是 被称为圣经的 Pattern Recognition And Machine Learning

    这个跟看 thinking in java 不一样,机器学习学深入要求完整的数学体系,即便是做调参数党你靠 fail and retry ,那么好多个参数你要试到猴年马月能试出较优解来

    看这个书的,一般数学不行的第一章就放弃了,差不多到贝叶斯分布哪里,到了第二章你会看到笛利切雷分布,也就是 LDA 里用的那个东西

    祝你好运,我就是放弃者
    blackjar
        3
    blackjar  
       2017-03-22 10:24:10 +08:00
    数学不好先补数学 数学学不会 就放弃吧
    booboo
        4
    booboo  
       2017-03-22 11:48:17 +08:00
    这个级别的数学知识扯什么天分。学不学得好就是时间和刻苦程度的问题。
    est
        5
    est  
       2017-03-22 12:41:50 +08:00
    先买 4 块 Titan 压压惊啊。
    xi_lin
        6
    xi_lin  
       2017-03-22 13:02:17 +08:00
    @murmur 毕竟是工业应用不是科学研究,一般补好数学能行吧?我是嘴炮流,没入门。。
    jziwenchen
        7
    jziwenchen  
    OP
       2017-03-22 13:11:18 +08:00
    @murmur

    说到数学 我觉得只是自己全忘记了而已 要重新拿起来也不是难事. 你说的对学好数学需要天分 可是机器学习大部分不也是用别人的理论嘛? 能学一个 80%也算是可以接受的,没有计划走到顶端去.

    我是不是该从高中的数学开始补起来...
    Xs0ul
        8
    Xs0ul  
       2017-03-22 13:15:18 +08:00 via Android
    @jziwenchen 随便搜个本科的微积分和线性代数期末考卷,要说捡起来,至少得做个及格吧
    gunshot
        9
    gunshot  
       2017-03-22 13:19:09 +08:00
    @murmur PRML 第一章习题就用到了变分...但会链式法则就能把 deep learning 的基础摸个大概。这种书本来就是要刷三遍才算过的。
    jziwenchen
        10
    jziwenchen  
    OP
       2017-03-22 13:20:56 +08:00
    @Xs0ul

    重新去学校旁听下 好好刷一遍基础 苦读几个月
    YouXia
        11
    YouXia  
       2017-03-22 13:25:02 +08:00
    @Xs0ul
    本科的高等数学、概率论、线性代数等基本上考试都在 90-93 分之间,但是感觉自己数学还是渣的搞不定机器学习。。。
    Xs0ul
        12
    Xs0ul  
       2017-03-22 13:38:04 +08:00 via Android
    @YouXia 我是说给已经忘得差不多的楼主听的。。我要跟他说全得满分怎么遭得住
    murmur
        13
    murmur  
       2017-03-22 14:00:27 +08:00
    @booboo 话是这么说,但是人的时间是有限的,别人学一下轻松理解,你就要啃半天,这不相当于事倍功半么
    Xs0ul
        14
    Xs0ul  
       2017-03-22 14:10:31 +08:00 via Android
    @YouXia 另外微积分、线代、概率论是入门的基础,但是想要更好地理解,还得更多的数学知识。

    比如最简单的线性回归,一元的只要会求导就行,多元就得和线代结合起来;而想要更深入理解,比如从投影的角度去理解,或者要理解核方法引入的无限维空间,可能就需要泛函的知识了。

    此外微积分线代概率论都是低下限高上限的课,一门课学到的知识可能远远不够,还得不断学习,共勉。比如 SVM 的对偶问题部分,说起来也只需要算梯度、严谨的逻辑以及计算。但是从头到尾的证明,没有扎实的基础是看不下去的。

    另外就线代来说(也有一些机器学习的算法),推荐一个博客,线代启示录,从浅到深各种层次的知识都有,看问题的角度也很棒,我个人觉得受益匪浅。
    justpayne
        15
    justpayne  
       2017-03-22 17:50:08 +08:00
    我有个博士师兄搞了一些机器学习,怎么说呢,入门其实也不是很难,但是如果你想理解原理,推导证明,那数学功底得相当好。个人建议是先确定你想学哪个,比如 NN 或者 SVM ,然后找对应最经典的著作开始读,不用直接就学 ML 一个学科。另外,最好拉个学数学的小伙伴帮你,因为有时候你会感慨:“我去,这个符号什么意思”,有学数学的朋友就可以帮你推荐书单了
    circsqua
        16
    circsqua  
       2017-03-22 17:53:35 +08:00
    开车和修车还有造车和设计车和设计发动机的区别
    jziwenchen
        17
    jziwenchen  
    OP
       2017-03-24 15:38:32 +08:00
    可以抱团的学嘛? 微信群什么的?
    jziwenchen
        18
    jziwenchen  
    OP
       2017-04-21 01:48:05 +08:00
    在重新啃 线性代数
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