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機(jī)器學(xué)習(xí)初學(xué)者公眾號(hào)自從2018年10月開設(shè)以來,，發(fā)表了不少機(jī)器學(xué)習(xí)入門的寶貴資料,，受到廣大機(jī)器學(xué)習(xí)愛好者的好評(píng)，本文對(duì)2018年本站發(fā)過的文章進(jìn)行分類和匯總,，以便初學(xué)者更好地學(xué)習(xí),。（作者：黃海廣） 機(jī)器學(xué)習(xí)入門，初學(xué)者遇到的問題非常多,，但最大的問題就是： 資料太多?。?！看不完?。,?！不知道如何取舍！??！ 我曾經(jīng)寫了一篇初學(xué)者入門的文章：《機(jī)器學(xué)習(xí)簡易入門-附推薦學(xué)習(xí)資料》，這篇文章給初學(xué)者指明了學(xué)習(xí)的方向,，受到廣大初學(xué)者好評(píng),。 在此基礎(chǔ)上，結(jié)合本站已經(jīng)發(fā)過的文章,，整理出一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)的入門路線,，本路線適合本科、碩士以及剛接觸機(jī)器學(xué)習(xí)的博士,。 入門以后,，遇到問題能上網(wǎng)搜索解決了，也知道接下來應(yīng)該學(xué)什么,。 一,、機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ) 正規(guī)的機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)主要有：數(shù)學(xué)分析（微積分），線性代數(shù),，概率論,，統(tǒng)計(jì)，應(yīng)用統(tǒng)計(jì),，數(shù)值分析,，常微分方程,，偏微分方程，數(shù)值偏微分方程,，運(yùn)籌學(xué),，離散數(shù)學(xué),，隨機(jī)過程，隨機(jī)偏微分方程,，抽象代數(shù)，實(shí)變函數(shù),，泛函分析，復(fù)變函數(shù),，數(shù)學(xué)建模，拓?fù)?，微分幾何，漸近分析...... 以上內(nèi)容可能引起初學(xué)者不適,。 其實(shí)大部分人學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的目的，只要會(huì)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法及工具,，解決一些問題,，了解算法的基本原理即可，并不需要學(xué)得那么深入,。沒有幾個(gè)人能像博士一樣扎實(shí)地學(xué)好數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，只是希望快速入門機(jī)器學(xué)習(xí),，那么只需要掌握必要的幾個(gè)基礎(chǔ)點(diǎn)就好了,。機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)最主要是高等數(shù)學(xué),、線性代數(shù)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)三門課程,，這三門課程應(yīng)該是本科必修的。本站整理了一個(gè)簡易的數(shù)學(xué)入門文章,。 本站推薦文章：
二,、經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)資料和教程 1)吳恩達(dá)《機(jī)器學(xué)習(xí)》公開課 原課程地址：coursera.org/course/ml 機(jī)器學(xué)習(xí)入門的最佳教程應(yīng)該是吳恩達(dá)老師的《機(jī)器學(xué)習(xí)》公開課,，這門課面向初學(xué)者，注重實(shí)際應(yīng)用,，并不側(cè)重?cái)?shù)學(xué)推導(dǎo)。這門課開課較早,，但到現(xiàn)在仍然是最火的機(jī)器學(xué)習(xí)公開課，評(píng)分非常高,，課程配套作業(yè)（octave版本）。 學(xué)習(xí)這個(gè)課程注意事項(xiàng)：
2) 《機(jī)器學(xué)習(xí)小抄-（像背托福單詞一樣理解機(jī)器學(xué)習(xí)）》 把機(jī)器學(xué)習(xí)的概念做成背托福單詞的隨身小抄一樣方便,！分分鐘搞定機(jī)器學(xué)習(xí)各種記不住的概念！這篇建議用一周時(shí)間看完,，注意是略讀，有些地方不懂沒關(guān)系，做下記錄，以后用到的時(shí)候再查,。 3) 李航《統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法》 《統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法》詳細(xì)介紹支持向量機(jī),、Boosting、最大熵,、條件隨機(jī)場等十個(gè)統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法。對(duì)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)有一定要求,，這是經(jīng)典中的經(jīng)典,，很多國內(nèi)的網(wǎng)課,，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的面試、筆試題目,，或多或少，參考了這本書的內(nèi)容,，對(duì)初學(xué)者來說,，有點(diǎn)難度,，但是,，如果想通過面試筆試，這本書應(yīng)該要看懂,，試著推導(dǎo)下算法,。 本站用python實(shí)現(xiàn)了大部分算法，建議試著運(yùn)行下,。 4) 臺(tái)灣大學(xué)林軒田老師的《機(jī)器學(xué)習(xí)基石》、《機(jī)器學(xué)習(xí)技法》課程 臺(tái)灣大學(xué)林軒田老師的《機(jī)器學(xué)習(xí)基石》《機(jī)器學(xué)習(xí)技法》課程由淺入深,、內(nèi)容全面，基本涵蓋了機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的很多方面,。其作為機(jī)器學(xué)習(xí)的入門和進(jìn)階資料非常適合。 這門課有一個(gè)配套教材：《Learning From Data》（LFD）,，林軒田也是編者之一,。這本書的主頁為：http:///,。豆瓣上關(guān)于這本書的評(píng)分高達(dá)9.4，還是很不錯(cuò)的,，值得推薦！可以配套視頻一起學(xué)習(xí),。這本書內(nèi)容通俗易懂，非常精彩，不是單純羅列公式,，是一本非常適合入門的機(jī)器學(xué)習(xí)書籍。 5) 吳恩達(dá)《深度學(xué)習(xí)》公開課 原課程地址：www.deeplearning.ai 這個(gè)視頻教程用最簡單的方式,，把深度學(xué)習(xí)的主要算法和框架講得非常清楚，課程附帶代碼作業(yè)和測(cè)試題作業(yè),，學(xué)完以后，深度學(xué)習(xí)就算入門了,。每章的學(xué)習(xí)建議：
這部分主要用于自然語言處理，注意一點(diǎn)：RNN/LSTM結(jié)構(gòu)里的符號(hào),，和原始論文有點(diǎn)不一樣，我們平時(shí)的博客,、論文的符號(hào)，跟吳恩達(dá)老師的課程的符號(hào)略有區(qū)別,。 6) 李宏毅《一天讀懂深度學(xué)習(xí)》講義 臺(tái)大李宏毅教授的深度學(xué)習(xí)講義，這是我見過最容易懂的深度學(xué)習(xí)入門資料,，300多頁的講義能系統(tǒng)、通俗易懂地講清楚深度學(xué)習(xí)的基本原理,，如同機(jī)器學(xué)習(xí)小抄一樣生動(dòng)形象,。 建議用幾天時(shí)間把這個(gè)講義瀏覽一次,，可以基本了解什么是深度學(xué)習(xí),，深度學(xué)習(xí)有什么用。 本站整理的推薦文章： 三、學(xué)好編程語言 機(jī)器學(xué)習(xí)理論上需要精通Python,、Java、R,、MATLAB、C++等編程語言,。如果只是入門,，僅推薦Python這門編程語言,。 機(jī)器學(xué)習(xí)主要的代碼工具為Python,，Python學(xué)習(xí)到底要學(xué)到什么程度？個(gè)人感覺：入門最重要,，至少要學(xué)到碰到問題能查百度的程度。 1) Python安裝： 關(guān)于python安裝包,，我推薦下載Anaconda，Anaconda是一個(gè)用于科學(xué)計(jì)算的Python發(fā)行版,，支持 Linux, Mac, Windows系統(tǒng)，提供了包管理與環(huán)境管理的功能,，可以很方便地解決多版本Python并存,、切換以及各種第三方包安裝問題,。下載地址：https://www./download/ 推薦選Anaconda （python 3.7版本） IDE：推薦使用pycharm，社區(qū)版免費(fèi),，下載地址：https://www./ 2) python入門的資料推薦 a.《利用python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析》 這本書含有大量的實(shí)踐案例，你將學(xué)會(huì)如何利用各種Python庫（包括NumPy,、pandas、matplotlib以及IPython等）高效地解決各式各樣的數(shù)據(jù)分析問題,。這個(gè)是我看的第一本python入門資料，如果把代碼都運(yùn)行一次,，基本上就能解決數(shù)據(jù)分析的大部分問題了,。 下載地址：建議購買書,，源代碼可以上百度搜索,。 注意：第二版中文翻譯已經(jīng)有人寫了，建議搜索下載,。 b.python入門筆記 作者李金,，這個(gè)是jupyter notebook文件,，把python的主要語法演示了一次,，值得推薦,。 下載地址：https://pan.baidu.com/s/1snmeqlR 密碼：hkv8 c.南京大學(xué)python視頻教程 這個(gè)教程非常值得推薦,，python主要語法和常用的庫基本涵蓋了。 視頻下載地址：https://yun.baidu.com/s/1cCbERs 密碼:7thx 看完這三個(gè)資料,，python基本入門了，同時(shí)可以使用scikit-learn等機(jī)器學(xué)習(xí)庫來解決機(jī)器學(xué)習(xí)的問題了,。 3) 深度學(xué)習(xí)主要框架的學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí)的主要框架,，最基礎(chǔ)的，應(yīng)該是Tensorflow和Keras,。教程很多,，可以選擇性地學(xué)一下，本站推薦簡便的入門方法： a.Tensorflow入門 吳恩達(dá)《深度學(xué)習(xí)》公開課第二門課3.11介紹了Tensorflow的基本用法（對(duì)應(yīng)筆記p251）,，這些用法會(huì)了以后,，基本上能看懂大部分代碼了，結(jié)合該課程的代碼作業(yè),，不懂的地方搜百度都能搜到了。 此外有個(gè)資源要推薦下： 資源地址： https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples 本資源旨在通過示例輕松深入了解TensorFlow,。 為了便于閱讀，它包括notebook和帶注釋的源代碼,。 它適合想要找到關(guān)于TensorFlow的清晰簡潔示例的初學(xué)者。 除了傳統(tǒng)的“原始”TensorFlow實(shí)現(xiàn),，您還可以找到最新的TensorFlow API實(shí)踐（例如layers,estimator,dataset, ......）。 b.Keras入門 《python深度學(xué)習(xí)》書和配套代碼,，《python深度學(xué)習(xí)》由Keras之父、現(xiàn)任Google人工智能研究員的弗朗索瓦·肖萊（Franc?ois Chollet）執(zhí)筆,，詳盡介紹了用Python和Keras進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的探索實(shí)踐,，包括計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理,、產(chǎn)生式模型等應(yīng)用。書中包含30多個(gè)代碼示例,，步驟講解詳細(xì)透徹,。 作者在github公布了代碼,，代碼幾乎囊括了本書所有知識(shí)點(diǎn),。在學(xué)習(xí)完本書后，讀者將具備搭建自己的深度學(xué)習(xí)環(huán)境,、建立圖像識(shí)別模型、生成圖像和文字等能力,。但是有一個(gè)小小的遺憾：代碼的解釋和注釋是全英文的，即使英文水平較好的朋友看起來也很吃力,。 本站對(duì)全部代碼做了中文解釋和注釋,，并下載了代碼所需要的一些數(shù)據(jù)集（尤其是“貓狗大戰(zhàn)”數(shù)據(jù)集）,，并對(duì)其中一些圖像進(jìn)行了本地化,，代碼全部測(cè)試通過。（請(qǐng)按照文件順序運(yùn)行,，代碼前后有部分關(guān)聯(lián)）。 本站認(rèn)為,，這本書和代碼是初學(xué)者入門深度學(xué)習(xí)及Keras最好的工具,。 c.Pytorch入門 資源地址： https://github.com/yunjey/pytorch-tutorial 這個(gè)資源為深度學(xué)習(xí)研究人員提供了學(xué)習(xí)PyTorch的教程代碼大多數(shù)模型都使用少于30行代碼實(shí)現(xiàn)。 在開始本教程之前,，建議先看完P(guān)ytorch官方教程。 本站推薦文章：
四、論文相關(guān)和大師之作 學(xué)好英語,，熟讀經(jīng)典論文，并且讀最新的機(jī)器學(xué)習(xí)論文,，如頂級(jí)會(huì)議論文等，掌握最新的技術(shù)方向,，要經(jīng)常看技術(shù)類博客和文章,，也要會(huì)寫論文,。英文不好的話,，輸入論文名稱，通常能查到該論文的中文內(nèi)容的博客和文章,，這樣稍微輕松點(diǎn)。 在計(jì)算廣告和推薦系統(tǒng)中,，CTR預(yù)估一直是一個(gè)核心問題。無論在工業(yè)界還是學(xué)術(shù)界都是一個(gè)熱點(diǎn)研究問題,，近年來也有若干相關(guān)的算法競賽,。本文介紹一個(gè)基于深度學(xué)習(xí)的CTR模型包DeepCTR，具有簡潔易用,、模塊化和可擴(kuò)展的優(yōu)點(diǎn)。（本文作者：沈偉臣）代碼主頁：https://github.com/shenweichen/DeepCTR |
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