您决定研究机器学习 - 无论是因为正在找工作、开始一个新项目,还是只是认为自动驾驶汽车很酷。但应该从哪里开始呢?作为一名软件开发者,很容易被这些概念所吓倒。好消息是,这并不需要那么困难。通过一行一行地编写代码来掌握机器学习,从简单的学习程序到真正的深度学习系统。通过分解难以理解的话题使其更易于理解,并通过实际操作来增强自己的信心。

从零开始剥去机器学习的神秘面纱,直到深度学习。机器学习可能会让人望而却步,因为它依赖于大多数程序员在日常工作中不会遇到的数学和算法。采用亲手操作的方法,自己编写Python代码,不使用任何库来模糊真正发生的事情。在设计中迭代,并随着进行增加复杂性。

从零开始构建一个使用有监督学习的图像识别应用。使用线性回归预测未来。深入了解梯度下降,这是驱动大多数机器学习的基础算法。创建感知机来分类数据。构建神经网络来处理更复杂和高级的数据集。使用反向传播和批处理训练和完善这些网络。将神经网络分层,消除过拟合,并添加卷积,将您的神经网络转变为真正的深度学习系统。

从头开始,通过编码来掌握机器学习。 这是一本面向那些希望从零开始学习机器学习的开发者的书。机器学习是一个宽广的领域,没有任何一本书可以涵盖所有内容。我们将重点关注当前最为重要的三个机器学习方面:有监督学习、神经网络和深度学习。在阅读本书的过程中,我们将深入探讨这些术语,但以下是一个概述和一些简短的定义,帮助您开始:

  1. 有监督学习 (Supervised Learning): 这是机器学习中最常见的方法,它涉及使用带有标签的数据来训练模型。简单来说,您拥有输入数据和相应的正确输出,目标是训练一个模型,当给定新的、未标记的数据时,可以产生正确的输出。
  2. 神经网络 (Neural Networks): 这是一种模仿人脑工作机制的算法,由多个层和节点组成。神经网络可以从数据中学习和识别复杂的模式,并常用于各种应用,从图像识别到自然语言处理。
  3. 深度学习 (Deep Learning): 这是神经网络的一个子集,它使用多层神经网络(通常是很多层)来处理复杂的数据结构和任务。近年来,由于其在图像和语音识别等领域的卓越性能,深度学习已经受到了广泛的关注。 随着您对本书的深入了解,这些定义将变得更加清晰,而您也将掌握这些核心概念的应用方法。

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“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

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