机器学习中许多最重要概念路线图,如何学习它们以及使用什么工具来执行它们。

即:

🤔机器学习问题, 机器学习问题是什么样子? ♻️机器学习过程—一旦你发现一个问题,你会采取什么步骤来解决吗? 🛠—你该怎么使用机器学习工具来构建解决方案吗? 🧮机器学习数学,哪些部分机器学习代码要你写? 📚机器学习资源——好吧, 很酷,我该如何学习呢?

地址:

https://github.com/mrdbourke/machine-learning-roadmap

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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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