课程亮点
- 对初学者友好的机器学习快速入门课，简明而不简单
- “1+8+4” 独创学习方法帮助快速入门机器学习
- 了解机器学习建模的 3 把金钥匙 — 模型、策略、算法的大框架
- 利用大框架聚焦掌握工业界 8 大主流机器学习模型
- 脑图、要点、中心句、小结 4 大技巧快速掌握建模流程和数学原理
- 国内机器学习水平领先的美团点评名师主讲
课程简介
当前是人工智能的时代，最近特别流行的 zooface 换脸软件，也正是基于人工智能。最近几年，人工智能无论是话题热度还是给大家工作生活带来的乐趣，都非常之高，而其基础正是机器学习。面对机器学习时，初学者通常会走很多弯路。首先，在面对满篇的偏导、求极值、大型求和等复杂符号时，很自然地产生了抵触和恐惧心理。其次，在面对陌生学科时，学生很容易迷失在细节，而忘了整体知识体系和脉络。
机器学习的外表虽然恐怖，但在剥开其外表后，却藏着一颗单纯的心。机器学习，就是基于已知数据建立映射 y=f (x) 的模型。这需要寻找到有效衡量真实值 ŷ 与预测值 f (x) 的偏差的策略。最后再用某种算法让这个偏差尽可能小。这个过程，就是所有机器学习建模的通用路径。在本专栏，这个路径被定义为机器学习建模的 3 把金钥匙。这也是本专栏所要讲述的核心精神。
为了让同学们能够快速入门机器学习，本专栏在内容组织和行文逻辑上都有所创新，将主流机器学习建模的方法进行抽象，得到机器学习建模 3 把金钥匙的大框架。围绕主流的 8 个模型，利用 3 把金钥匙，讲述每个模型的建模流程和数学原理。专栏行文采用 "脑图 + 要点 + 小结 + 中心句" 的组织方式。在每一章的开头都给出该章内容对应的脑图，即该章内容地图的全貌。每一节都在开头提出内容要点，并在结尾进行总结。每一段的中心句都是被加粗的第一句话。用这种文章的组织方式尽最大可能凸显内容逻辑，让读者明确文章脉络，避免迷失在细节。
讲师周瑾，中国科学院工学博士，前滴滴算法专家、慕课网讲师、公众号 "算法入门速成班" 作者、GitChat 认证作者和审稿人。从事 9 年机器学习、数据挖掘的相关工作，热衷于知识分享和知识传播，曾多次在线上和线下分享有关算法驱动业务优化创新的公开课，深受好评。
相对主流教材，本专栏最大的特点包括以下几点：（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。
专栏内容共 10 章。按照 "总 - 分 - 总" 的方式，分为 3 大模块：
总：第 1 章。介绍机器学习建模 3 把金钥匙的数学表达；
分：第 2 章至第 9 章。分别介绍 KNN、回归、逻辑回归、决策树、GBDT、感知机、神经网络和聚类，这 8 个工业界常用模型的数学原理；
总：第 10 章。复盘整个专栏的知识点，并展望算法工程师的成长之路。
- 机器学习、大数据方向的在校生
- 初中级算法工程师
- 有意向转行进入算法工程师的同学
- 对机器学习感兴趣的其他 IT 从业者
- 本专栏为图文形式内容服务，共计 31 小节，上线时间为 2019 年 9 月 17 日，预计 2019 年 12 月 20 日更新完成；
- 本专栏更新时间为每周 2、4 更新 1 篇（法定节假日顺延），形式为图文；
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慕九州1301033
老师好，看到你这个专栏真有点醍醐灌顶的感觉，我是做hadoop大数据的，现在也想学些AI方面的知识，看了很多机器学习的书，上来就讲算法，即使把那几个算法原理搞清楚，感觉与机器学习关系不大，对整个AI体系也是丈二和尚摸不着头脑，容易打击人的自信，消磨自己的兴趣。看了这个专栏，尤其是第二章后，让人豁然开朗，貌似看到了大厦的结构，而不是还在某些房间之间来回转悠。 想再请教几个问题： 1）对于非监督学习，能否进行下体系介绍，类似于本专栏第二章； 2）对于非监督学习，能否介绍下学习路线及入门资料； 3）我现在遇到一个项目，需要主动探索数据集的topN共性特征，能否指点下思路及资料，一般的聚类算法，貌似太简单。
讲师回答 / 算法_周瑾
1、无监督学习的目标并没有那么统一，它确实缺少一些通用的框架；2、无监督学习，在很多书籍中介绍的都比较少，而且不是当前的主流方法； 3、你的问题似乎可以用关联规则相关的方法去解决哈。
文贺
通俗易懂，写的蛮好的，美团的机器学习算国内领先的了。
讲师回答 / 算法_周瑾
哈哈，感谢支持，多交流～
慕无忌8181416
写的很不错 快点更新