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机器学习入门路线规划

2017-11-08 22:06 127 查看
  博客已经空置两三年了,一直都觉得无从下笔,万事开头难,我要跨出第一步!

  今天想谈的是机器学习。由于我大学本科专业是信息与计算科学,专业课是数学课,后悔大学没有看吴军博士编写的《数学之美》,没有能早发现数学之美妙,没有努力学习,现在只能恶补回来。(后续会整理MIT的线性代数笔记、概率论笔记)不过也不用担心,只要是大学数学知识丢掉的,学起机器学习也不是特别费劲。

  幸运的是,现在公司的项目刚好有海量数据可以用,趁着这个机会,尝尝机器学习的甜头。

  那么,以我的个人经验,学习一门学科、技术,都会先去了解学科、技术的背景,然后应用场景,技术可以解决什么事情,怎么解决,然后带着问题去学习。

  以下是我个人对自己规划的机器学习之路。

背景知识

理论知识

实战

源码

  我规划的大线路是这样的,也是采用分而治之的思维,具体的算法在后续会有记录。
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