如何啃透機器學習？附Python練習代碼

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在這個大數(shù)據(jù)和人工智能快速發(fā)展的時代背景下，機器學習逐漸成為了每一個程序員都應該具備的底層能力。但是，對于很多具備工程思維的開發(fā)者來說，機器學習并不是那么容易掌握，因為它需要一種有別于代碼之外的思維方式。

你可能買了很多機器學習入門書籍，也收藏了網(wǎng)上各種 AI 大拿的視頻教程，然后下定決心要好好學習。可是靜下心來你卻發(fā)現(xiàn)面對一堆經(jīng)典資料，自己無從下手。從以往學習編程語言和框架的角度，你知道如果能夠有一套完整的知識體系，并輔助以案例和練習，那將會大大提高學習的效率。

而從我的角度看，這幾年，機器學習領(lǐng)域雖然充斥著各種聽起來狂拽酷炫的新玩意兒，但陽光之下再無新事，再炫目的技術(shù)歸根結(jié)底都是基本模型與方法在具體領(lǐng)域問題上的組合，而理解這些基本模型與方法才是掌握機器學習，也是掌握任何一門學問的要義所在。

后來為了更好地理解機器學習，我前段時間又重新看了一遍王天一的《機器學習 40 講》，通俗易懂的語言，還輔助 Python 的案例，確實是不錯的入門內(nèi)容，幫你打通機器學習的任督二脈。

也許你會問，機器學習領(lǐng)域的文獻論著已經(jīng)汗牛充棟，這個專欄和它們的區(qū)別又在哪里呢？在我看來，是融會貫通的系統(tǒng)性。不少關(guān)于機器學習的文獻雖然深入闡釋了不同模型的原理，但對它們之間的關(guān)聯(lián)卻缺少清晰的解釋，從而使內(nèi)容的組織流于模型展覽，仿佛一串沒能串成項鏈的珍珠寶石。

用現(xiàn)在流行的話來說，就是這個領(lǐng)域里的點太多了，而把點能夠連成線，線再組成面的內(nèi)容產(chǎn)品太少了。這次，推薦給你們，新人價格也很便宜 ￥59.9。

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我為什么推薦王天一

王天一目前在貴州大學擔任副教授，也是北京郵電大學的工學博士。可以說在人工智能這個領(lǐng)域，他一直沒放慢過腳步。主持過多項國家級 / 省部級科研項目，并以第一作者身份發(fā)表了 5+ 篇 SCI 論文（國際上最具權(quán)威性的科研成果評價體系）。并且他專注于機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡和大數(shù)據(jù)應用，并一直研究如何能讓更多人理解、掌握人工智能，感受它的魅力。

之前在極客時間推出《人工智能基礎(chǔ)課》專欄，已經(jīng)有 16000+ 用戶加入學習，并且獲得了大量好評?，F(xiàn)在這個《機器學習40講》也已經(jīng)有11000+用戶訂閱了，確實口碑不錯。

這個專欄怎么講

在內(nèi)容上，“機器學習”分為 3 個模塊。

第一個模塊是機器學習概觀，介紹機器學習中超脫于具體模型和方法之上的一些共性問題，將從概率的兩大派別開始。除此之外，本模塊還涵蓋了計算學習等機器學習的理論問題，以及關(guān)于模型和特征的一些實驗主題。

第二個模塊將討論頻率學派發(fā)展出的機器學習理論——統(tǒng)計學習。在這個模塊中，將以線性模型為主線，和你一起瀏覽它的萬千變化，觀察從簡單線性回歸到復雜深度網(wǎng)絡的發(fā)展歷程。

第三個模塊將討論貝葉斯學派發(fā)展出的機器學習理論——符號學習，也就是概率圖模型。在這個模塊中，將圍繞概率圖模型中的表示、推斷、學習三大問題展開介紹，認識貝葉斯面紗下的機器學習。

除了理論之外，在介紹模型時還穿插了一些基于 Python 語言的簡單實例以加強理解。這些實例會應用諸如 Scikit-Learn 和 PyMC 等比較成熟的第三方庫，通過調(diào)用現(xiàn)成的類來實現(xiàn)不同模型的功能。

目錄也拿過來了

理解機器學習絕不是簡單地了解幾個時髦概念，而是要將前沿和基礎(chǔ)融會貫通，從中發(fā)現(xiàn)貫穿學科發(fā)展的脈絡。這個專欄不是乾坤大挪移這種水平的內(nèi)功心法，但如果能打通你修煉機器學習的任督二脈，它的價值就實現(xiàn)了。

再提醒一下大家

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