机器学习入门路线
Python进阶学习——机器学习入门路线
一、引言
套用一下大神们对机器学习的定义，机器学习研究的是计算机怎样模拟人类的学习行为，以获取新的知识或技能，并重新组织已有的知识结构使之不断改善自身。简单一点说，就是计算机从数据中学习出规律和模式，以应用在新数据上做预测的任务。近年来互联网数据大爆炸，数据的丰富度和覆盖面远远超出人工可以观察和总结的范畴，而机器学习的算法能指引计算机在海量数据中，挖掘出有用的价值，也使得无数学习者为之着迷。
二、解决的问题
分类问题（有限个类别）
- 垃圾邮件分类
- 文本情感分类
- 图像内容识别
回归问题
- 电影票房预测
- 房价预测
聚类问题（相近\相关的样本抱团）
- 用户群体划分
- 电影划分
实际应用
计算机视觉
- 人脸识别、车牌识别、扫描文字
自然语言处理
- 搜索引擎匹配、文本理解、文本情绪判断
社会网络分析
- 用户画像、欺诈作弊发现、热点发现
产品推荐
- 音乐的”歌曲推荐“、某宝/某东的“商品推荐”
三、学习任务
- 可能会用到的工具
- 网页爬虫（之前学过的）主要是获取数据
- pandas：模拟R，进行数据浏览与预处理
- numpy：数组运算
- scipy：高效的科学计算
- matplotlib：非常方便的数据可视化工具（各种曲线图）
- sklearn：机器学习包，自带很多模型
- libsvm：svm模型实现
- TensorFlow：用于深度学习的包，很方便搭建神经网络，配上tensorboard食用更佳
- nltk：自然语言处理相关的功能
- ipython notebook：这个类似于编辑器，其实推荐安装一个Anconda，自带python2.7/3.6，所以可能会和之前安装过的python冲突
- 可能会用到的数学知识
- 微积分
- 线性代数
- 概率与统计
四、基本工作流程
这个自己在后面学习之后就会知道，在这里我可以先总结一下（这只是个人做题的习惯）：
- 分析问题，抽象成数学问题
- 获取数据集
- 特征预处理、特征选择
- 模型建立、训练、调优
- 判断准确度、诊断
五、入门资源
内容可能会有点多，但是可以先一点一点的学，相关还没学到的数学知识也可以先跳过直接记住结论。
- Coursera 吴恩达的机器学习（这个可能需要科学上网，有条件可以看，没条件可以看B站大佬下载的）
- google 机器学习速成课程 （这个我是在看完coursera后看的，感觉还不错，提供练习，而且内容也不多，但是节奏有些快，不过入门是够了，重点是不用科学上网就能访问）
- 机器学习 ——周志华 （西瓜书）
- 机器学习实战 （封面是个农民，有很多实战例子）
- 统计学习 ——李航 （这本书我还没看过，听别人说挺不错的，用统计学的方法来描述机器学习，很容易理解）
ps:大概就这些视频跟这些书籍，这些如果能看得完，其他的什么也没必要了，如果还有空可以去kaggle上面逛逛。