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1 机器学习概念

机器学习的样本数据有两类 

数据集

 

特征工程

sk-learn:回归 分类 聚类 特征工程

特征抽取

非数值数据转换成数值数据

字典抽取特征数据

one-hot编码

数值数据

归一化 标准化,进行无量纲化

不同的自变量 数据分布在不同量级,需要无量纲化

特征选择

数据集合划分

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。

  • 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

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