掌握机器学习的关键是什么?编程语言、框架,模型与方法……机器学习初学者关注共 1258字,需浏览 3分钟 ·2020-09-02 08:36 大数据时代下,机器学习逐渐成为每一个程序员都应该具备的底层能力。但对于很多初学者来说,机器学习并不是那么容易掌握,因为它需要一种有别于代码之外的思维方式。这几年,虽然充斥着各种听起来狂拽酷炫的新玩意儿,但说到底都是基本模型与方法在具体问题上的组合。从学习编程语言和框架的角度,建立一套完整的知识体系,理解并熟练运用这些基本模型与方法才是掌握机器学习的关键。最近帮身边的朋友筛选些机器学习领域的文献论著,发现一个高质量专栏强烈推荐给大家——《机器学习40讲》。这个专栏与其他机器学习的文献不同的是,在深入阐释了不同模型的原理后,能够将他们之间的关系串联起来,详细讲解人工智能所需要的基础数学、当前流行的深度学习、以及其他可能实现智能的技术路径,能够帮助初学者们更快的理解人工智能轮廓,形成体系。!爆享折扣!???原价 ¥68,今日拼团仅需¥55!且,新人专享¥9.9!!!但!仅限前100个名额!???作者介绍我是王天一,目前在贵州大学担任副教授,也是北京邮电大学的工学博士。可以说在人工智能这个领域,我一直没放慢过脚步。我主持过多项国家级 / 省部级科研项目,并以第一作者身份发表了 5 篇 SCI 论文(国际上最具权威性的科研成果评价体系)。现在我专注于机器学习、神经网络和大数据应用,并一直研究如何能让更多人理解、掌握人工智能,感受它的魅力。去年 12 月,我在极客时间推出《人工智能基础课》专栏,已经有 5000+ 用户加入学习,并且获得了大量好评,不得不说,是用户的支持让我有了写第二季专栏的动力。课程介绍我在上一个专栏《人工智能基础课》(点开可获得三张脑图),介绍了人工智能必备的数学基础、机器学习、神经网络、深度学习、深度学习之外的人工智能以及四个典型的应用场景,相当于给了学习者一张人工智能的地图。初学者可以按图索骥,一点点摸清楚人工智能的大概轮廓,找到学习的方向。可是要想继续在人工智能领域深耕,核心就是机器学习。近年来火热的 CNN、RNN 等深度学习模型也都是根植于机器学习的。所以,这个新专栏就专注于机器学习。机器学习的核心是模型,因此除了介绍机器学习的基本理论,专栏的重点是深入剖析 30 个最流行的机器学习模型,针对每个模型,还会穿插一些基于 Python 语言的实例,让你知道这些模型的应用场景。写这个专栏,我不仅仅希望帮助你理解机器学习是什么,更想给你讲明白为什么是这样以及工作和实践中怎么去用,让“学”以“致用”。以下是专栏目录,呈现你面前的每一篇文章,都是我和编辑们花费超过一周时间打磨出来的。!爆享折扣!???原价 ¥68,今日拼团仅需¥55!且,新人专享¥9.9!!!但!仅限前100个名额!???点击「阅读原文」,立即试看专栏。 浏览 43点赞 评论 收藏 分享 手机扫一扫分享分享 举报 评论图片表情视频评价全部评论推荐 机器学习工程师需要掌握哪些编程语言?新机器视觉0机器学习算法工程师需要掌握哪些编程语言?新机器视觉0机器学习算法工程师需要掌握哪些编程语言?机器学习实验室0Infer.NET基于模型的机器学习框架Infer.NET 是一个在图形模型中运行贝叶斯推理的框架,它也可以用于概率编程。可以使用 Infe机器学习模型迭代方法(Python)算法进阶0Infer.NET基于模型的机器学习框架Infer.NET是一个在图形模型中运行贝叶斯推理的框架,它也可以用于概率编程。可以使用Infer.NET来解决许多不同类型的机器学习问题,包括分类、推荐或集群等标准问题与针对特定领域问题的定制解决方机器学习是什么目标检测与深度学习0机器学习集成学习与模型融合!Datawhale0机器学习中算法与模型的区别数据分析挖掘与算法0Propel可微分编程机器学习框架Propel是一个使用JavaScript做可微分编程的机器学习框架,既能在Node中使用,又能在浏览器中使用。在这两种环境中,Propel都能够使用GPU硬件进行加速计算。在浏览器中,它能通过 de点赞 评论 收藏 分享 手机扫一扫分享分享 举报