寫(xiě)在前面
自己是個(gè)對(duì)數(shù)學(xué)和人工智能極端感興趣的人。平常，小編也在線上線下常常與國(guó)表里的朋友評(píng)論人工智能的各種方面，無(wú)論是技能方面仍是哲學(xué)方面。
我協(xié)助過(guò)許多實(shí)習(xí)生和網(wǎng)上的學(xué)生，帶領(lǐng)他們從入門(mén)一步步過(guò)渡到滿足從事數(shù)據(jù)發(fā)掘作業(yè)。
在此期間，我發(fā)現(xiàn)了一件很風(fēng)趣的工作，一切技能好的數(shù)據(jù)剖析/發(fā)掘作業(yè)者，都是喜愛(ài)”自動(dòng)學(xué)習(xí)”的人。
這次在 GitChat 上主張 Chat，就是想?yún)f(xié)助更多喜愛(ài)數(shù)據(jù)科學(xué)、喜愛(ài)自動(dòng)學(xué)習(xí)的人可以少走彎路。
這個(gè) Chat 中首要評(píng)論的是怎么入門(mén)學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)的理論常識(shí)、怎么著手?jǐn)?shù)據(jù)發(fā)掘項(xiàng)目以及從事數(shù)據(jù)發(fā)掘相關(guān)崗位所需求的才能。
正文
不管你是學(xué)生、想轉(zhuǎn)行數(shù)據(jù)崗位的在職程序員，都需求自學(xué)達(dá)到方針，我自身就是一個(gè)苦逼自學(xué)者比方。
我的本碩都是核算機(jī)專業(yè)，由于本科搞的是算法編程，碩士開(kāi)端搞機(jī)器學(xué)習(xí)方向正本也比較合適，但機(jī)器學(xué)習(xí)算法真的讓我頭疼了好久。
在漸漸霸占了機(jī)器學(xué)習(xí)算法，并學(xué)到必定程度后，我發(fā)現(xiàn)實(shí)在的數(shù)據(jù)發(fā)掘絕不只是是會(huì)機(jī)器學(xué)習(xí)算法就夠了，還要學(xué)習(xí)許多東西。
比方數(shù)據(jù)清洗等等技巧。作為一個(gè)”過(guò)來(lái)人”，我了解我們?cè)趯W(xué)習(xí)中會(huì)遇到的困惑。我此次，就是來(lái)協(xié)助我們免除困惑。
關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)，非數(shù)學(xué)/核算專業(yè)的人都會(huì)有這些疑問(wèn)：
究竟要把數(shù)學(xué)學(xué)到什么程度才可以無(wú)障礙地推導(dǎo)機(jī)器學(xué)習(xí)算法？實(shí)變、復(fù)變、泛函、矩陣論究竟要不要全都學(xué)會(huì)？
入門(mén)機(jī)器學(xué)習(xí)究竟要看什么書(shū)？
除了機(jī)器學(xué)習(xí)，實(shí)在的作業(yè)中還哪些必要技巧？
怎么入門(mén)深度學(xué)習(xí)？
怎么著手開(kāi)端進(jìn)行數(shù)據(jù)發(fā)掘項(xiàng)目？
下面，小編會(huì)對(duì)以上問(wèn)題逐一進(jìn)行詳盡分化，結(jié)合自己的學(xué)習(xí)及作業(yè)經(jīng)歷為你逐個(gè)回答，并給你提出合適主張。
數(shù)學(xué)要到什么程度？
從最根底的來(lái)說(shuō)，微積分、線性代數(shù)與概率論是學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的必會(huì)內(nèi)容。信任我們看到這個(gè)答案會(huì)很絕望，可是定心，這絕對(duì)不像你幻想的那么難。
在本科期間，我們學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)的意圖其實(shí)是為了期末考試，需求做許多習(xí)題。而在機(jī)器學(xué)習(xí)中，使用到的只是是這些他們的特性，而不需求用他們來(lái)解題，所以只需知道他們的界說(shuō)就可以。
比方線性代數(shù)，我們只是需求了解向量、矩陣和逆矩陣等等的界說(shuō)，而不需求去實(shí)在的核算逆矩陣。
這說(shuō)明，我們不需求花費(fèi)許多時(shí)刻去學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)，而只需求了解并記住他們的界說(shuō)。
那么，看什么書(shū)好呢？我個(gè)人給我們引薦的是《金榜圖書(shū)》的考研數(shù)學(xué)講義系列的《高等數(shù)學(xué)教導(dǎo)講義》、《線性代數(shù)教導(dǎo)講義》和《概率論與數(shù)理核算教導(dǎo)講義》。
這三本書(shū)算是考研數(shù)學(xué)入門(mén)級(jí)，他們的長(zhǎng)處是簡(jiǎn)練、全面，把教科書(shū)中幾百頁(yè)的內(nèi)容壓縮到幾十頁(yè)，如果不看其間的例題，幾天就能看完。
這三本書(shū)外，還有許多數(shù)學(xué)內(nèi)容需求學(xué)習(xí)，比方 Jacobian矩陣、張量、特征分化、奇異值分化（SVD）和 Moore-Penrose 偽逆等等……這些是實(shí)剖析、復(fù)剖析、矩陣論等書(shū)中的內(nèi)容，也是機(jī)器學(xué)習(xí)的必會(huì)內(nèi)容。
看到這兒你可能會(huì)開(kāi)罵了，小編要是會(huì)這些，干嘛還看你寫(xiě)的東西！
定心，我就是來(lái)給你處理這些問(wèn)題的。之前我說(shuō)過(guò)，推導(dǎo)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的過(guò)程中，需求的是了解數(shù)學(xué)界說(shuō)，而非體系地學(xué)習(xí)每門(mén)課。
但是想要經(jīng)過(guò)看書(shū)學(xué)習(xí)某一個(gè)常識(shí)點(diǎn)是很難的，由于需求許多先修常識(shí)，不然底子看不懂。
這兒，給我們引薦一個(gè)十分良知的免費(fèi)在線課程可汗學(xué)院，這個(gè)網(wǎng)站中包括許多學(xué)科，其間的數(shù)學(xué)部分簡(jiǎn)直把一切機(jī)器學(xué)習(xí)中所需求的數(shù)學(xué)常識(shí)都包括到了，并且每個(gè)常識(shí)點(diǎn)的解說(shuō)都是獨(dú)立的視頻，每段視頻大約只要幾分鐘，還有配套的在實(shí)在使用中的比方。
比方向量微積分中的 Jacobian 矩陣這個(gè)常識(shí)點(diǎn)，可汗學(xué)院將其分為5個(gè)短視頻來(lái)解說(shuō)：
1. Jacobian 矩陣的先修常識(shí)；
2. 多變量函數(shù)的部分線性法；
3. Jacobian矩陣；
4. Jacobian矩陣的核算;
5. Jacobian 矩陣的決定子使用；
這5個(gè)短視頻從最根底的先修常識(shí)漸漸過(guò)渡到最難的部分，每個(gè)短視頻只要3-8分鐘，現(xiàn)已滿足讓我們了解 Jacobian 矩陣了。
入門(mén)機(jī)器學(xué)習(xí)究竟要看什么書(shū)？
關(guān)于入門(mén)機(jī)器學(xué)習(xí)要看什么書(shū)，網(wǎng)上現(xiàn)已有許多人提出過(guò)主張。 而小編的主張是：不看書(shū)。是的，不看書(shū)。
一切的書(shū)都假定你的數(shù)學(xué)根底現(xiàn)已十分好，許多數(shù)學(xué)推導(dǎo)并沒(méi)有通知你其間的本源，使你無(wú)法看下去。