南京人工智能培训
时间：2019-11-25 00:00:00
来源：信盈达
作者：信盈达
人工智能已经列入了的人工智能发展规划中，并在未来扮演着越来越重要的角色，对于想要从事AI行业的小伙伴们来说，如何能够快速、深入的掌握机器学习相关知识显得尤为重要，那么问题就来了，AI智能该如何学习呢，下面给大家整理了下机器学习从入门到进阶的基本流程，主要侧重进阶部分。
一、机器学习入门必备知识
人工智能与机器学习、深度学习的关系以及随时间发展的关系。如今在工业界中，机器学习和深度学习都有着举足轻重的地位，二者解决的问题多有不同：机器学习擅长解决可结构化数据的分类预测问题，如房价预测、患病预测等；而深度学习更侧重非结构化数据的部分问题，如图片分类、文本分类等。
下面是想要入门机器学习的一些基本书籍和课程。
1、《数学之美》。这本书非常适合入门去看，讲的非常通俗，没有那种通篇上来就列一堆公式的情况，把这边书好好读读，你会发现算法是非常有意思的，能够解决很多问题。
2、《深入浅出数据分析》，这本书主要讲解数据分析的一些基本概念和知识，也适合入门阅读。
3、《MySQL必知必会》，这本书主要是讲解MySQL的，想要入门AI，基本的SQL还是要懂得。
4、《机器学习》，作者周志华，这本书可以说是机器学习入门的法宝，不但是入门书，并且值得你后期甚至大后期不断细细研读，入门必看，进阶同样重要。
5、《斯坦福大学公开课 ：机器学习课程》，吴恩达大佬的斯坦福公开课，这也是入门课程，不过，这门课建议从入门到后期反复看，因为入门直接看可能完全看不懂，还是需要基本知识储备的。
6、其他课程，可以有选择的在直播平台上买一到两门课，从头到尾跟着老师学习，直接听上面的吴恩达大佬课程可能很难直接跟上，有一两门入门视频课还是能加快学习速度的，另外提一点就是，入门不需太多，但是最好买一门质量高的，这样一般会有老师答疑还可以有群很多人交流，不至于学着学着坚持不下去，坚持也是很重要的。
二、南京人工智能培训。机器学习进阶必备知识
在有了上面学习的基本功底之后，就可以考虑进阶学习了，上面的入门知识可能要花费你3个月甚至更长的一些时间，但是无需过于纠结，上面搞不懂的问题，在进阶部分还可以继续研究。
机器学习进阶，所要学习的知识会开始偏向于具体算法和编程实践部分了，这部分建议不要贪多，可以采取各个知识点逐个突破的方法，各个算法挨个击破办法，先给大家推荐几本靠谱的书籍：
1、《机器学习》，作者周志华。对，又是它，不要小看这本书，他会伴随你整个学习过程，这本书个人感觉并不是每个算法讲的都很好，对于算法各个击破，建议像决策树、随机森林、朴素贝叶斯和集成算法好好看看，这部分写的很好，像决策树，基本上按照它讲的，完全可以手工撸代码实现，很赞的。
2、《统计学习方法》，作者李航。这本书可以说是进阶利器，要想把机器学习里面的算法搞明白，这本书一定要好好读读，建议这本书里面的SVM、KNN算法好好看看，这本书讲的非常明白透彻，像SVM很多书省略很多步骤，讲的不够透彻。
3、《机器学习实战》，提着篮子背着锄头的那本书，这本书非常适合同时结合上面两本书一起看，个人认为是机器学习的“三剑客”，这三本书好好看看，跟着步骤撸点代码，了解的会更深入的。
4、《利用
python进行数据分析》，这本书非常重要，上面讲的是算法原理，要是真正将算法应用于实践，有相当大的一部分工作量是要对数据进行处理和分析的，机器学习中的数据多数都可以转化为DataFrame数据来进行建模，数据分析学会了，实际应用也就不远了，不过，关于数据分析，实践非常重要，只看书是不够的，这部分建议找一门课或者买一门课跟着学效果会好。
5、《python自然语言处理》，这本书主要是讲自然语言处理的，也是一个比较重要的分支，有感兴趣的可以学一下
6、《Neural Networks and Deep Learning》，作者 Michael Nielsen。这本书可以作为深度学习的入门和进阶，这本书要好好看看，讲的非常好，手把手教你深度学习。
7、deeplearning.ai，作为机器深度学习的进阶课程，这也是一部利器视频，好好看看，能学不少东西
8、南京人工智能培训，其他课程，这部分需要学习的东西比入门多了很多，要想把这部分学好，需要花费大量的时间去看书，但是如果一直在看书，没有实践项目，会很难坚持下来，建议小伙伴们找一门从头到尾带你学习的课程，一边看书一边学，效果更佳。
