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機器學習極簡入門

機器學習極簡入門

李燁 · 微軟資深算法工程師

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詳情
目錄(42)

首先,我們來看下當前機器學習領域招聘市場行情。

上面圖例中所有帶有“算法”、“人工智能”、“數據挖掘”、“NLP”字樣的職位,都需要掌握機器學習相關知識。

在產品和服務中應用機器學習模型,已經逐步成為互聯網行業的通行方法。甚至很多傳統軟件企業,也開始嘗試應用機器學習。說得更直接些,人工智能正處在炙手可熱的風口浪尖上,作為程序員不會機器學習都不好意思去找工作。

很多技術開發者迫切希望快速進入人工智能領域,從事工程或者算法等相關工作,這也是我們推出這個專欄的初衷。

這個專欄講了什么

本專欄針對機器學習初學者,從機器學習、深度學習最基本的原理及學習意義入手,以模型為驅動,帶領大家吃透幾個最經典的機器學習模型——學習這些模型的原理、數學推導、訓練過程和優化方法。

本專欄為每個模型提供了極小數據量的“極簡版”實例,方便讀者從直觀上了解模型的運行原理。借助這些例子,大家可以將自己變身為“人肉計算機”,通過口算/筆算每一步的推導,模擬算法全過程,進而徹底理解每個模型的運作方式。

此外,本專欄還介紹了構建數據集、特征選擇、調參、驗證模型的方法,以及如何同步進行編程語言學習。幫助你掌握進行機器學習產品開發的基本能力。

你將收獲什么

  • AI 技術崗位求職知識儲備

    在面試中被要求從頭解釋某一個機器學習模型的運行原理、推導過程和優化方法,是目前非常常見的一種測試方法。如果能學會專欄中的經典模型,你將足以挑戰這些面試題。

  • 觸類旁通各大模型與算法

    要想理解模型的真正含義,需要以若干具體模型為載體,從問題發源,再到解決方案的數學抽象以及后續求解的全過程,這也就是本專欄以模型為驅動的出發點。

  • 極簡版實例體驗實際應用

    本專欄不僅以原理為核心,而且也介紹了:劃分數據集、從源數據中提取特征、模型訓練過程、模型的測試和評估等方法和工具。

  • 配套數據 + 代碼快速實操上手

    專欄中各個實例的 Python 代碼及相應數據,均可供大家下載、運行、改寫、參考。

專欄大綱

整個專欄以經典模型為驅動,講述每一個模型所解決的問題域、模型原理和數學推導過程。作為專欄的主體,第三部分和第四部分講解的每個模型,都附有實例和相應的 Python 代碼。每個例子的數據量都非常小——這樣設計就是為了讓讀者可以用人腦模擬計算機,根據剛剛學到的模型算法對這些極小量數據進行“模擬訓練/預測”,以此來加深對模型的理解。本專欄分為六大部分,共計 42 篇文章。

第一部分:緒論

  • 授人以魚不如授人以漁。本部分從意義和作用出發,給出相應的學習方法和與理論配套的編程練習。

第二部分:基本原理

  • 深諳其理,才能靈活應變。本部分帶大家了解什么是機器學習、機器如何自己學習,以及機器學習三要素:數據、模型、算法之間的關系。

  • 模型是機器學習的核心,那么模型是怎么得到的呢?本部分也將講解模型的獲?。ㄓ柧殻┖驮u價(驗證/測試)過程,相應數據集合的劃分以及具體的評價指標。

  • 這部分知識和后面講述的具體模型結合起來,就可以實踐了!

第三部分:有監督學習 I

  • 抓住關鍵,個個擊破。本部分重在詳細講解有監督學習中經典的線性回歸、樸素貝葉斯、邏輯回歸、決策樹模型。這幾個模型不僅基礎、經典、常用,而且數學工具特別簡單。

第四部分:有監督學習 II

  • 百尺竿頭,更上一層樓。本部分主要講述支持向量機、支持向量回歸、隱馬爾可夫和條件隨機場模型,從支持向量機開始,數學工具的需求較之前上了一個臺階,難度明顯加大。

第五部分:無監督學習

  • 無須標注,方便運行。本部分重在講解無監督學習中的聚類、高斯混合及主成分分析等模型。訓練數據無須標注,方便在各種數據上隨時進行嘗試,是這些模型的特征。在現實中,經常用來作為有監督的輔助手段。

第六部分:從機器學習到深度學習

  • 超越自我,實現蛻變。本部分重在講解深度學習基本原理、深度學習與機器學習的關聯與銜接,以及深度學習目前的應用領域,為讀者下一步學習“深度學習”奠定基礎。

作者介紹

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適宜人群

  • 機器學習初學者;
  • 理科在校學生;
  • 有一定編碼經驗,有意愿轉向 AI 領域的 IT 從業人員。

訂閱須知

  • 本專欄為圖文內容,共計 42 篇。
  • 本專欄為虛擬產品,一經付費概不退款,敬請諒解。
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