报名 | 恰到好处的机器学习入门课，一站搞定基础+算法+实战

原标题:报名 | 恰到好处的机器学习入门课，一站搞定基础+算法+实战

每天能留给学习的时间不多，当入门一个新技术的时候，多么希望学到的每一个字都能立马派上用场，所以我们会偏向选择那些可以“速成”但学完依旧没有什么卵用的技能，对于可以提升整体实力的技能，却只停留在跃跃欲试的阶段，这可能不是你不够勇敢，而是学习的路径不够通畅，尤其对于一门技术来说：

基础要把握多少才可以开始？

是不是要先熟练的会用一个编程语言，需要会用所有的库么？

算法那么多，要学哪一些？

究竟学到多少算入了门？

对于要入门机器学习的人，以上关于度的问题就像学做饭，最讨厌别人告诉我“要适量”，适量是多少？就算你告诉我要放“一茶匙”的盐，各家的茶匙还不一样大呢，这些问题已经够让人慌的一批，后面还怎么开始……

最有效的方式是“数学基础+编程基础+算法实现+项目实践”，这样的过程，即便是从零开始，也能确保每个部分都是最核心最有用的。

数学知识：不可或缺，不必精通

“数学不好能搞机器学习么？”

“机器学习不需要数学，很多算法封装好了，调个包就行？”

“机器学习对数学功底的要求有多高？”

“数学”二字听起来就是个可怕的存在，对于一大波毕业了的老阿姨老哥哥们，更是最好提都不要提，在机器学习的门口碰上了数学这只拦路虎，大都先学会了一门乐器——退堂鼓。

确实，机器学习的算法是建立在数学理论上的，在实际应用中，需要你对算法做很多的改变，数学不好你还没办法透彻理解，更别说实现和优化算法。

数学知识不该成为我们打开新世界的拦门石。

因为没必要从头学习，那个太多了，会死在半路的……你需要的，才是基础：

线性代数（向量与矩阵）

多元微积分（微分与导数）

概率论与数理统计（变量与分布）

信息论及优化理论

对于机器学习的入门来说，这样的数学知识量就可以达到理解相关算法的水平了，所以对于基础，我们推荐走一条效率更高但需要一些针对性的路。

编程基础：人生苦短，我用python

虽然机器学习方向对代码的要求，要远远小于前端和后台，但是掌握一门编程语言是必要的。

在花大量时间学习一门语言之前，建议根据自己的用途来决定选择哪种编程语言，切记千万不可跟风。

当涉及到机器学习和数据科学工作时，Python无疑是最舒服的语言。

虽然存在诸如Matlab这样的高级程序语言，但Matlab的正版软件需要花费数千美元。与之相对，由于Python是开源项目，几乎所有必要的组件都是完全免费的，毕竟在金钱面前，我永远选择妥协。

如果你不了解Python？不要绝望。

Python的强大正是体现在它是一个完美的胶水语言，你可以使用自己常用的编程语言，通过Python来访问那些浩如烟海的第三方库。

为了学习机器学习遍历所有的库显然不现实，最为主要的当属numpy和pandas库，可以说，这两个库几乎可以重写主要的机器学习算法。

算法实现：核心技能，融会贯通

入门机器学习，算法是核心和主体内容，通常会按照学习方式，分为监督学习、无监督学习、强化学习…这乍一看让人眼晕。

但如果按照“分类”、“回归”、“聚类”三类来分，就相对好理解一些：

分类，听着名字就很容易理解了，比如给你一筐水果，水果里面有苹果、香蕉，需要把它们分成两类。

回归，它可以理解成是一种预测，比如线性回归，大家都学过线性方程，比如y=ax，当你给定一个x的值时，可以推算出对应的y值。当然具体的场景中，可能不是简单的一维…

聚类，跟前面的分类有些不同，还是给你一筐水果，但你不知道里面装的是什么，需要通过味道、颜色、形状、大小等多个属性，来进行归类。

再回到学习方式中，监督学习可分为“回归”和“分类”问题；在无监督学习中，基本通过“聚类”的方式组织和处理数据；这样就很好理解“有监督”和“无监督”学习的差别了。

结合到算法里面：

分类相关的算法：K-近邻、决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机等

回归相关的算法：线性回归、树回归等

聚类相关的算法：K-均值、层次聚类、密度聚类等

掌握目前主流的监督（无监督）算法，其实你已经可以解决工作中遇到的绝大部分的问题。当然面对一些更为复杂即时性的问题时，强化学习和深度学习往往会更加有效。所以可以根据你的需求，深入到这些细分的方向。

项目实战：知识的拆解与重构

如果可以把机器学习划分成三种境界：

第一层 ：了解算法的过程和作用，也就是以上三个部分；

第二层 ：能把算法运用到项目实践中，能真正的利用机器学习来解决一些问题，包括但不限于以下问题：

模式识别

真实场景中的物体

人脸识别或者表情识别

语音识别

本质提取

自由格式的文本，语音或者视频

鉴别垃圾邮件

发现异常

金融交易异常

传感器读取异常

做预测

未来股价或者货币汇率

哪个电影这个人会喜欢？

第三层 ：对算法的推导，模型的训练融会贯通

这一步要求对数学公式推导了如指掌，各种模型的优化也深谙其道。除了数学知识、编程基础、算法实现，还需要一些技能来构成完整的机器学习体系：

“统计学习”既是机器学习的理论基础也是工具之一。

但对于机器学习方向的统计学知识，又不仅仅包括经典的统计学理论，还有在此基础上的新的统计学理论和方法。这部分学习可以加深对算法原理的理解和推导。

“特征工程”非常重要。

“数据与特征决定了机器学习的上限，而算法和模型只是逼近这个上限而已。”特征对于模型的效果起大了极大的作用。实际开发中，大部分的时间都在减少数据存储和输入的代价，降低数据的维度 ，发现更多深入的特征，提升准确率。

“集成学习”——提升的秘密。

当你掌握单个模型的训练之后，“集成学习”将帮助你把多个偏好的模型完美融合。

“深度学习“。

从中掌握动态规划的方法以及各种神经网络模型的训练，实现更多的智能应用。

这些内功，才是你形成核心竞争力的关键。

这门机器学习入门课程，一切都把握的刚刚好。

编程基础+数学知识+算法实现+项目实践，通过对以上四个方面深度的把握，面向没什么基础的人群，我们历时半年打磨出了这门一切都恰到好处的课程，核心且必要且无多余的知识框架，逻辑严密且容易接受的学习路径，丰富且前沿的实战项目，一站式搞定。

课程学习路径

课程中的数学知识

课程中的实战项目

这门课程下来，独立完成基本的机器学习项目没有问题；跑个模型，说不定还能在绝大部分的数据挖掘竞赛中取得不错的成绩；课程沉淀的知识，足够你继续向高处飞翔。

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