机器学习和深度学习入门总结

本菜鸟入门机器学习也有一段时间了,有那么一丢丢的感悟,在这里做一点总结。介绍一下机器学习理论和实践的学习心得。

数学基础

高数、线性代数这就没啥好说的,就是大学工科的必修科目。

统计机器学习

李航的 蓝皮书和周志华的 西瓜书可以说是国内的比较经典的教材,这两位也是国内人工智能领域的领军人物。

深度学习

强烈推荐 花书,这可以说是深度学习方面的权威教材。除此以外还有 吴恩达的讲义和教学视频,网上都可以找到。

小白入门教材

前面推荐的书籍,虽然算得上入门教材,但可能对于小白来说,不是很容易接受。这里推荐 深度学习入门:基于Python的理论与实现机器学习实战这两本书,讲的通俗易懂,容易上手。

进阶教材

PRML和MLAPP这两本书属于神书级别的,谁看谁知道。

补充资料

直接在github上搜索机器学习或深度学习关键词,就可以找到很多高星项目,我就不一一列举了。

教材上的东西都比较滞后,学术前沿还是在论文上,机器学习这一块更新换代的特别快,大家还是得多读一读最新的论文,才能了解到最新的算法和模型。

做机器学习,很多时候就是在调包和调参,虽然我们这样吐槽,但实际上很多人连调包都不会。使用这些包, 需要我们花费大量的时间来阅读文档、熟悉API参数,这样才能写出比较好的程序。除此以外,我们还需要多阅读论文,从而进行一点模型上的创新。

Original: https://www.cnblogs.com/mlgjb/p/11360079.html
Author: 哦摩西罗伊
Title: 机器学习和深度学习入门总结

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