恰到好處的機器學習入門課，一站搞定基礎＋演算法＋實戰

每天能留給學習的時間不多，當入門一個新技術的時候，多麼希望學到的每一個字都能立馬派上用場，所以我們會偏向選擇那些可以「速成」但學完依舊沒有什麼卵用的技能，對於可以提升整體實力的技能，卻只停留在躍躍欲試的階段，這可能不是你不夠勇敢，而是學習的路徑不夠通暢，尤其對於一門技術來說：

基礎要把握多少才可以開始？

是不是要先熟練的會用一個編程語言，需要會用所有的庫么？

演算法那麼多，要學哪一些？

究竟學到多少算入了門？

對於要入門機器學習的人，以上關於度的問題就像學做飯，最討厭別人告訴我「要適量」，適量是多少？就算你告訴我要放「一茶匙」的鹽，各家的茶匙還不一樣大呢，這些問題已經夠讓人慌的一批，後面還怎麼開始……

最有效的方式是「數學基礎+編程基礎+演算法實現+項目實踐」，這樣的過程，即便是從零開始，也能確保每個部分都是最核心最有用的。

數學知識：不可或缺，不必精通

「數學不好能搞機器學習么？」

「機器學習不需要數學，很多演算法封裝好了，調個包就行？」

「機器學習對數學功底的要求有多高？」

「數學」二字聽起來就是個可怕的存在，對於一大波畢業了的老阿姨老哥哥們，更是最好提都不要提，在機器學習的門口碰上了數學這隻攔路虎，大都先學會了一門樂器——退堂鼓。

確實，機器學習的演算法是建立在數學理論上的，在實際應用中，需要你對演算法做很多的改變，數學不好你還沒辦法透徹理解，更別說實現和優化演算法。

數學知識不該成為我們打開新世界的攔門石。

因為沒必要從頭學習，那個太多了，會死在半路的……你需要的，才是基礎：

線性代數（向量與矩陣）

多元微積分（微分與導數）

概率論與數理統計（變數與分布）

資訊理論及優化理論

對於機器學習的入門來說，這樣的數學知識量就可以達到理解相關演算法的水平了，所以對於基礎，我們推薦走一條效率更高但需要一些針對性的路。

編程基礎：人生苦短，我用python

雖然機器學習方向對代碼的要求，要遠遠小於前端和後台，但是掌握一門編程語言是必要的。

在花大量時間學習一門語言之前，建議根據自己的用途來決定選擇哪種編程語言，切記千萬不可跟風。

當涉及到機器學習和數據科學工作時，Python無疑是最舒服的語言。

雖然存在諸如Matlab這樣的高級程序語言，但Matlab的正版軟體需要花費數千美元。與之相對，由於Python是開源項目，幾乎所有必要的組件都是完全免費的，畢竟在金錢面前，我永遠選擇妥協。

如果你不了解Python？不要絕望。

Python的強大正是體現在它是一個完美的膠水語言，你可以使用自己常用的編程語言，通過Python來訪問那些浩如煙海的第三方庫。

為了學習機器學習遍歷所有的庫顯然不現實，最為主要的當屬numpy和pandas庫，可以說，這兩個庫幾乎可以重寫主要的機器學習演算法。

演算法實現：核心技能，融會貫通

入門機器學習，演算法是核心和主體內容，通常會按照學習方式，分為監督學習、無監督學習、強化學習…這乍一看讓人眼暈。

但如果按照「分類」、「回歸」、「聚類」三類來分，就相對好理解一些：

分類，聽著名字就很容易理解了，比如給你一筐水果，水果裡面有蘋果、香蕉，需要把它們分成兩類。

回歸，它可以理解成是一種預測，比如線性回歸，大家都學過線性方程，比如y=ax，當你給定一個x的值時，可以推算出對應的y值。當然具體的場景中，可能不是簡單的一維…

聚類，跟前面的分類有些不同，還是給你一筐水果，但你不知道裡面裝的是什麼，需要通過味道、顏色、形狀、大小等多個屬性，來進行歸類。

再回到學習方式中，監督學習可分為「回歸」和「分類」問題；在無監督學習中，基本通過「聚類」的方式組織和處理數據；這樣就很好理解「有監督」和「無監督」學習的差別了。

結合到演算法裡面：

分類相關的演算法：K-近鄰、決策樹、樸素貝葉斯、邏輯回歸、支持向量機等

回歸相關的演算法：線性回歸、樹回歸等

聚類相關的演算法：K-均值、層次聚類、密度聚類等

掌握目前主流的監督（無監督）演算法，其實你已經可以解決工作中遇到的絕大部分的問題。當然面對一些更為複雜即時性的問題時，強化學習和深度學習往往會更加有效。所以可以根據你的需求，深入到這些細分的方向。

項目實戰：知識的拆解與重構

如果可以把機器學習劃分成三種境界：

第一層 ：了解演算法的過程和作用，也就是以上三個部分；

第二層 ：能把演算法運用到項目實踐中，能真正的利用機器學習來解決一些問題，包括但不限於以下問題：

模式識別

真實場景中的物體

人臉識別或者表情識別

語音識別

本質提取

自由格式的文本，語音或者視頻

鑒別垃圾郵件

發現異常

金融交易異常

感測器讀取異常

做預測

未來股價或者貨幣匯率

哪個電影這個人會喜歡？

第三層 ：對演算法的推導，模型的訓練融會貫通

這一步要求對數學公式推導了如指掌，各種模型的優化也深諳其道。除了數學知識、編程基礎、演算法實現，還需要一些技能來構成完整的機器學習體系：

「統計學習」既是機器學習的理論基礎也是工具之一。

但對於機器學習方向的統計學知識，又不僅僅包括經典的統計學理論，還有在此基礎上的新的統計學理論和方法。這部分學習可以加深對演算法原理的理解和推導。

「特徵工程」非常重要。

「數據與特徵決定了機器學習的上限，而演算法和模型只是逼近這個上限而已。」特徵對於模型的效果起大了極大的作用。實際開發中，大部分的時間都在減少數據存儲和輸入的代價，降低數據的維度 ，發現更多深入的特徵，提升準確率。

「集成學習」——提升的秘密。

當你掌握單個模型的訓練之後，「集成學習」將幫助你把多個偏好的模型完美融合。

「深度學習「。

從中掌握動態規劃的方法以及各種神經網路模型的訓練，實現更多的智能應用。

這些內功，才是你形成核心競爭力的關鍵。

這門機器學習入門課程，一切都把握的剛剛好。

編程基礎+數學知識+演算法實現+項目實踐，通過對以上四個方面深度的把握，面向沒什麼基礎的人群，我們歷時半年打磨出了這門一切都恰到好處的課程，核心且必要且無多餘的知識框架，邏輯嚴密且容易接受的學習路徑，豐富且前沿的實戰項目，一站式搞定。

課程學習路徑

課程中的數學知識

課程中的實戰項目

這門課程下來，獨立完成基本的機器學習項目沒有問題；跑個模型，說不定還能在絕大部分的數據挖掘競賽中取得不錯的成績；課程沉澱的知識，足夠你繼續向高處飛翔。

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