2010-08-22 32 views
43

Tôi luôn bị cuốn hút bởi chủ đề Học máy cho đến khi tôi quyết định tự học cách làm. Vì vậy, tôi đã thông qua một khóa học được cung cấp bởi Stanford xuất bản trực tuyến. Tuy nhiên tôi đã bị sốc về số lượng toán học mà nó chứa. Vậy nền toán học tôi cần phải có khả năng hiểu các thuật toán học máy là gì? Có thư viện tóm tắt tất cả các môn toán và tập trung vào thực sự thiết kế một phần mềm có khả năng học tập không?Điều kiện tiên quyết để học Máy học là gì?

Trả lời

6

Giống như 99% (không trích dẫn số của tôi) về các chủ đề liên quan đến khoa học máy tính, nền tảng lý thuyết của Học máy thường liên quan đến rất nhiều toán ... không có gì ít, nó không nên ' T là khó khăn để chọn lên một số thuật toán ML cơ bản ngay cả khi không có kiến ​​thức sâu về tính toán.

Có nhiều thư viện học máy ra có:

tôi sẽ nói rằng bạn nên bắt đầu bằng cách cố gắng xây dựng của bạn thuật toán ML đơn giản của riêng: có thể là Neural Network hoặc Genetic Algorithm. Xây dựng thành công một cái sẽ tạo ra sự khác biệt khá rõ trong sự hiểu biết của bạn ... đặc biệt là khi đưa ra một vấn đề cụ thể, bạn có thể phải tùy chỉnh thuật toán ML một chút. Biết cách hoạt động, từ đầu, sẽ cho phép bạn thực hiện bất kỳ sửa đổi nào mà bạn cho là cần thiết.

1

Here's một tập của .NET Rocks! nói về máy học và library nhỏ để chơi xung quanh với

5

Programming Collective Intelligence: Building Smart Web 2.0 Applications bởi Toby Segaran là một cuốn sách tuyệt vời! Toby xây dựng các ứng dụng đơn giản của các bài học kinh điển về Máy học: các mạng thần kinh, các máy vectơ hỗ trợ, các thuật toán di truyền, phân cụm. Tất cả những điều đó với những lời giải thích đơn giản về cách thức và lý do chúng hoạt động. Như một phần thưởng, tất cả các ví dụ đều bằng Python! Nhưng ngay cả khi bạn không biết Python bạn sẽ hiểu cuốn sách. Tôi khuyên bạn nên nó

+0

người mới bắt đầu hoặc thậm chí các học viên trung gian không thể làm cho họ thuật toán riêng. –

0

tuyến tính đại số và (cơ bản) thống kê.

28
  1. tuyến tính đại số
  2. lý thuyết xác suất
  3. Calculus
  4. Calculus của các biến thể
  5. lý thuyết Graph
  6. phương pháp tối ưu hóa (Lagrange multiplier)
+1

Tính toán ngẫu nhiên hoặc tính toán thông thường? – Victor

+2

Thống kê cũng có một vị trí quan trọng trong danh sách! –

Các vấn đề liên quan