机器学习 深度学习资料 资源machine learning

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了机器学习 深度学习资料 资源machine learning。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

Kaggle入门,看这一篇就够了 - 知乎 (zhihu.com)https://zhuanlan.zhihu.com/p/25686876

day1-1.什么是机器学习_哔哩哔哩_bilibiliday1-1.什么是机器学习是10天学会机器学习从入门到深度学习的第1集视频,该合集共计62集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。https://www.bilibili.com/video/BV1jK4y1D7hE?p=1&vd_source=4c09c8fedda95af38171a9b35f56e95a

1 机器学习概念

机器学习 深度学习资料 资源machine learning,机器学习,深度学习,人工智能

机器学习的样本数据有两类 

机器学习 深度学习资料 资源machine learning,机器学习,深度学习,人工智能

数据集

机器学习 深度学习资料 资源machine learning,机器学习,深度学习,人工智能 

特征工程

sk-learn:回归 分类 聚类 特征工程

机器学习 深度学习资料 资源machine learning,机器学习,深度学习,人工智能

特征抽取

非数值数据转换成数值数据

机器学习 深度学习资料 资源machine learning,机器学习,深度学习,人工智能

字典抽取特征数据

机器学习 深度学习资料 资源machine learning,机器学习,深度学习,人工智能

one-hot编码

机器学习 深度学习资料 资源machine learning,机器学习,深度学习,人工智能

数值数据

归一化 标准化,进行无量纲化

机器学习 深度学习资料 资源machine learning,机器学习,深度学习,人工智能

机器学习 深度学习资料 资源machine learning,机器学习,深度学习,人工智能

不同的自变量 数据分布在不同量级,需要无量纲化

机器学习 深度学习资料 资源machine learning,机器学习,深度学习,人工智能

机器学习 深度学习资料 资源machine learning,机器学习,深度学习,人工智能

特征选择

机器学习 深度学习资料 资源machine learning,机器学习,深度学习,人工智能

数据集合划分

机器学习 深度学习资料 资源machine learning,机器学习,深度学习,人工智能

入门机器学习是一个逐步的过程,涉及学习基础概念、数学基础、编程技能、理解算法和模型,以及实践和项目经验的积累。下面是一个为初学者设计的详细指南:

1. 理解机器学习的基本概念

  • 什么是机器学习:首先,了解机器学习是如何使计算机利用数据来学习和做出预测或决策,而不是通过明确的编程来完成任务。
  • 机器学习类型:了解不同的机器学习类型,包括监督学习、无监督学习、半监督学习和增强学习。
  • 基本术语:熟悉机器学习中的基本术语,如特征、模型、训练、测试、过拟合、欠拟合等。

2. 学习必要的数学基础

机器学习背后有三个主要的数学分支:线性代数、概率论与统计、以及微积分。不需要深入研究,但理解基本概念是很有帮助的。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-833116.html

  • 线性代数:矩阵运算、向量空间和特征向量等。
  • 概率论与统计:概率分布、期望、方差、最大似然估计等。
  • 微积分:了解导数和梯度的基本概念。

3. 掌握编程技能

  • Python:Python是进行机器学习项目最常用的编程语言。学习Python基础,重点是数据处理(使用Pandas)、数值计算(使用NumPy)和数据可视化(使用Matplotlib和Seaborn)。
  • 机器学习库:学习使用主要的机器学习库,如Scikit-learn(用于传统算法),TensorFlow和PyTorch(用于深度学习)。

4. 学习机器学习算法

  • 开始于简单的算法:从简单的算法开始,如线性回归、逻辑回归、k-近邻算法。
  • 逐步学习复杂算法:然后逐步过渡到更复杂的算法,如决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等。

5. 实践与项目

  • 小项目实践:尝试使用公开的数据集来实践你学到的算法。Kaggle是一个很好的起点,提供了大量的数据集和竞赛。
  • 构建自己的项目:尝试解决一个实际问题,从数据收集、清洗到模型选择、训练和评估。

6. 深入学习

  • 专业书籍:阅读一些经典的机器学习和深度学习书籍,如《Python数据科学手册》、《深度学习》(Goodfellow et al.)。
  • 在线课程:参加在线课程和MOOCs,如Coursera的《机器学习》(吴恩达教授)和《深度学习专项课程》。

7. 加入社区

  • 参与论坛和社区:加入GitHub、Stack Overflow、Reddit上的机器学习社区,参与讨论和分享。
  • 参加Meetup和研讨会:如果可能的话,参加本地或在线的Meetup和研讨会

到了这里,关于机器学习 深度学习资料 资源machine learning的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • python+django电子资源类学习资料分享网站flask

    本设计是电子资源类的网站设计与实现,。系统前台实现了首页,分享资源,交流论坛,公告信息,个人中心,后台管理等功能。系统的后台实现了首页,个人中心,用户管理,分享资源管理,资源分类管理,交流论坛,系统管理等功能的添加、删除和修改。本文首先介绍了

    2024年04月15日
    浏览(44)
  • 深度学习从入门到实际项目资料汇总

    图片来源于AiLake,如若侵权,请联系博主删除 什么是深度学习?如何入门?怎样应用到实际的项目中呢?想自己动手实践一下人脸识别该如何做呢?想把训练好的模型在嵌入式设别上跑以来该如何实现呢?等等…这些问题也许困扰着各位小伙伴,本专栏立足于实践,从具体问

    2024年02月12日
    浏览(40)
  • opencv/深度学习框架/图像识别零基础学习课程(代码+视频+详细pdf资料)

    学习掌握OpenCV的所有必要知识是成为一名优秀计算机视觉工程师的必经之路。 通过深入学习OpenCV的图像处理、图像分割、特征提取、目标跟踪、机器学习 等相关知识,可以让你在面试中更有信心,同时也能够更加流畅地编写高效的代码。不仅如此,了解OpenCV的扩展功能和最

    2024年02月12日
    浏览(41)
  • 机器学习笔记:李宏毅chatgpt 大模型 & 大资料

    Emergent Abilities of Large Language Models,Transactions on Machine Learning Research 2022 模型的效果不是随着模型参数量变多而慢慢变好,而是在某一个瞬间,模型“顿悟”了 这边举的一个例子是,比如让模型回答鸡兔同笼问题  一开始小模型什么都学不到,故而效果不好  随着模型参数量增

    2024年02月13日
    浏览(51)
  • 适合初学者的 机器学习 资料合集(可快速下载)

    AI时代已经来临,机器学习成为了当今的热潮。但是,很多人在面对机器学习时却不知道如何开始学习。 今天,我为大家推荐几个适合初学者的机器学习开源项目,帮助大家更好地了解和掌握机器学习的知识。这些项目都是开源的,且已经加入了 Github加速计划 ,可以 快速下

    2024年01月22日
    浏览(59)
  • ChatGPT 使用 拓展资料:无需任何机器学习,如何利用大语言模型做情感分析?

    ChatGPT 拓展资料:无需任何机器学习,如何利用大语言模型做情感分析? 用于从文本数据中识别情感 Glove Vectors:

    2023年04月25日
    浏览(48)
  • 机器学习(Machine Learning)

    bili 吴恩达 机器学习 这是一门让计算机在没有明确编程的情况下学习的科学。 亚瑟·塞缪尔(1959):赋予计算机学习能力而不被明确编程的研究领域。 机器学习作为人工智能的一个子领域。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已

    2024年02月09日
    浏览(47)
  • 机器学习的测试和验证(Machine Learning 研习之五)

    关于 Machine Learning 研习之三、四,可到秋码记录上浏览。 测试和验证 了解模型对新案例的推广效果的唯一方法是在新案例上进行实际尝试。 一种方法是将模型投入生产并监控其性能。 这很有效,但如果你的模型非常糟糕,你的用户会抱怨——这不是最好的主意。 更好的选

    2024年02月11日
    浏览(44)
  • 机器学习中的 Transformation Pipelines(Machine Learning 研习之十)

    Transformation Pipelines 有许多数据转换步骤需要以正确的顺序执行。幸运的是, Scikit-Learn 提供了 Pipeline 类来帮助处理这样的转换序列。下面是一个用于数值属性的小管道,它首先对输入特性进行归并,然后对输入特性进行缩放: Pipeline 构造函数采用名称/估算器对(2元组)的列表,

    2024年02月04日
    浏览(40)
  • 应用机器学习的建议 (Advice for Applying Machine Learning)

    问题: 假如,在你得到你的学习参数以后,如果你要将你的假设函数放到一组 新的房屋样本上进行测试,假如说你发现在预测房价时产生了巨大的误差,现在你的问题是要想改进这个算法,接下来应该怎么办? 解决思路: 一种办法是使用更多的训练样本。具体来讲,也许你

    2024年01月25日
    浏览(43)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包