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01 开篇词:机器学习快速入门
更新时间:2019-10-30 10:07:36
机会不会上门来找人,只有人去找机会。

——狄更斯

一、这个专栏的核心内容

相信很多同学,在学习机器学习时都会面临很多挑战。首先,机器学习需要高等数学、线性代数、概率论、统计学等多门数学类学科的基础知识。初学者,尤其是数学基础偏弱的初学者,在看到满篇的偏导、求极值、大型求和符号时,很自然地产生了抵触和恐惧心理。其次,机器学习的模型种类繁多复杂。对于同一类问题,由于训练数据或算法选择的不同,会得到截然不同的模型。初学者陷入细节并在复杂变化的模型中迷失自己。

机器学习,就是基于已知数据,建立映射 y=f(x)y=f(x) 的模型的过程。它外表虽然恐怖,但在剥开其外表后却藏着一颗单纯的心。先看来自数学的挑战。想学好机器学习,并不意味着你一定要是个数学家。其实有了求导、求极值、矩阵运算等数学知识后,你就基本跨越了机器学习入门的数学门槛。再看来自机器学习模型自身的挑战。机器学习算法种类繁多,但并不是无迹可寻。其实绝大多数的模型,都遵循模型、策略、算法这三个步骤。我在这个专栏里称之为机器学习建模的 3 把金钥匙。有了这个框架,就能玩转绝大多数的机器学习算法。

这篇专栏的内容结构,聚焦在机器学习建模 3 把金钥匙在每个模型上的应用。第 1 章,整体介绍机器学习基本概念,并初步阐述机器学习建模 3 把金钥匙的数学表达。在第 2 至 9 章中,每章介绍一个机器学习建模算法,共计 8 个建模算法。与其他教材不同的是,本专栏会用统一的框架介绍所有的主流算法,以便让初学者快速掌握每个算法建模的核心逻辑。最后的第 10 章,进行整个专栏的知识点总结。

本专栏的行文结构分为三级,包含了 4 个要素。1)章。每一章讲述一个算法。在最开始会给出一个脑图,让读者快速把握本章的脉络。 2)节。每一章拆分若干个小节,平均字数控制在 1500 字 / 节。我会给出每一节的核心要点小结 3)段。正文中的每段话,都采用总分的结构叙述。也就是说,第一句话即为该段落的中心句。因此,这个专栏行文上的 4 个要素就是:脑图、要点、中心句、小结

综上,这个专栏开创了 “1 + 8 + 4” 的学习方法,帮助快速入门机器学习。1,1 个框架,即机器学习建模的 3 把金钥匙;8,8 个主流机器学习算法;4,利用脑图、要点、中心句和小结组织整体的行文框架,避免读者掉入细节。相对主流教材,这个专栏的特点包括:1)框架通用、脉络清晰。 框架,就是指机器学习建模的 3 把金钥匙。既然本专栏提出了这个框架,就会严格围绕这个框架组织内容。对于每个算法的讲解,都会以这 3 把金钥匙为脉络进行展开。这样一套通用的框架和清晰的脉络,将会非常适合初学者学习本门学科。2)内容聚焦、重点明确。 随着技术的革新,有些算法在工业界渐渐淘汰。本专栏从实用的视角,力求把内容高度聚焦;也就是说,只介绍当前工业界广泛使用的模型。这样的内容组成重点明确,更适合初学者快速入门。

二、本专栏学习方法

本专栏知识点,可以用下面的逻辑图讲述。这个图包括一横一纵两个脉络。横向,表示机器学习不同算法。纵向,表示各个算法背后的通用框架,这就是机器学习建模的 3 把金钥匙。

图片描述

读者在学习本专栏的时候,一定要牢牢掌握图中的纵向逻辑。关于具体的学习方法,我给读者以下几个建议:第一,3 把金钥匙务必牢记于心。 第一章的内容,尤其是 03 节的内容,一定要彻底牢记。在后面所有章节的学习过程中,它将会是最核心的主线。第二,深度研读脑图。 每章第一节,我会给出这一章的脑图。在学习该章前和学完该章后,一定要把脑图深度研读。第三,利用中心句把握行文逻辑。 学习时一定要利用各个段落的中心句、结合要点和小结,把握行文逻辑并反复回味。最后,保持框架感。 本专栏的框架感和逻辑感非常突出。围绕这个框架和行文逻辑,学习的效果必将事半功倍。

最后,我真心希望,我的读者在学习本专栏后能有所收获。读者可以通过我的公众号,“算法入门速成班” 和我取得联系。真诚希望每个读者讨论任何机器学习相关的问题。同时,由于作者水平所限,专栏中难免有错误和不当之处,欢迎专家和读者给予批评指正。

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