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入门机器学习该如何入手

作为一名科技工作者，同时也是一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下这个问题。

首先，当前学习机器学习是不错的选择，机器学习作为人工智能领域的六大研究方向之一，目前的热度也相对比较高，而且由于机器学习与人工智能领域的其他研究方向也有比较紧密的联系，所以通常也把学习机器学习作为入门人工智能的第一步。

机器学习本身涉及到六个大的环节，分别是数据收集、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用，所以学习机器学习可以从数据收集开始学起，然后逐渐向其他环节过渡。在当前的大数据时代，数据收集和整理的方式也越来越多，获取数据的途径也比较多，可以从基本的数据库技术开始学起。实际上，机器学习作为大数据分析的两种常见方式，大数据领域的从业者往往也需要重点掌握机器学习技术。

算法设计是机器学习的核心，所以算法知识的学习是机器学习的重点，学习算法知识可以从基本的常见算法开始，比如决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等算法都需要重点学习一下，在学习算法的过程中，一定要结合具体的案例进行学习。在实现算法时可以采用Python语言，目前Python在机器学习领域的应用也比较普遍。

最后，对于目前IT行业的开发人员来说，学习机器学习知识，可以重点结合一下大数据、人工智能平台所提供的开发环境，这样会有一个更好的学习体验，同时也会在一定程度上加强自身的实践能力，毕竟未来大量的机器学习开发都离不开平台的支撑。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

近年来，全世界对机器学习的需求正在蓬勃发展，引起了很多人的兴趣。很多数据科学家、软件工程师和数据分析师都在快速进入这个领域，以期在将来有一个更好的职业发展前景。

然而，很多初学的朋友因为刚刚接触这个领域，难免有些摸不到头脑。在网上看的文章也是众说纷纭，不知道该何去何从。

这里梳理了一些针对初学者的建议，希望能对你的学习有所帮助。

1.先设定一个方向与>目的/strong>

机器学习是一个快速发展的领域，每年都会有很多新的内容出现，而且其应用范围又极为广泛。从自然语言处理到图像识别，从数据挖掘到精准营销，再从金融风控到量化交易，到处都是机器学习的影子。要避免“因为不知道哪个方向好，所以无从下手”的状态出现，建议就是先坚定一个方向去努力，并且设定一个小目标；在达到这个目标之前，不要换方向。

2.学会跑之前，先学会走

由于很多前沿的应用太过于炫酷，很容易让初学者产生一种马上就要投身进去的冲动。最开始学习时，一定要专注于核心基础知识上。

3.一定要理论和实践相>联合/strong>

可以说，机器学习这门技术，是世界上理论与实践结合最紧密的学科之一。实际上，整个计算机科学领域也都有这种共性。建议在学习的过程中，先对机器学习中的算法原理有一个大致的了解，然后再应用这个算法去解决一些实际问题，再反过来想一想还有没有改进的空间。例如我为什么要使用这个算法？是不是还有更适合这个问题的算法？这个参数是什么意思？我该如何调节它等等。

4.试着自己动手写一些算法

虽然现在有很多非常方便的机器学习建模工具，可以让用户甚至一行代码都不用写，就可以实现机器学习模型的训练和部署，不过我还是建议大家不妨自己动手，用代码来实现一些简单的算法。这样做会让大家对算法有更深入的理解，如果日后工作中需要对某些算法进行改进，这样的经验会让大家更加得心应手。

5.从统计学层面理解算法

有一部分从事机器学习职位的人，是从计算机科学领域转过来的。而机器学习其实和统计学有着非常非常紧密的联系。同样一个算法，从计算机科学的角度来进行解释，与从统计学的角度进行解释，是会有不同的说法。因此，从统计学的角度去理解机器学习算法，对大家非常有帮助。

6.多思考应用场景

有些朋友在学习过程中，很容易沉迷于工具或者是算法的使用，而忽视了应用场景的特点。实际上，机器学习能否起作用，或者说能够产生价值，和应用场景的特点密切相关。所以，一定要在准备数据的阶段就深入思考业务场景，让模型更具有使用价值。

7.不要相信炒作

现在很多媒体为了吸引眼球，都会夸大其词。比如我们常常会看到一些如同科幻小说一样的报道，还有一些文章不惜鼓吹人工智能的发展将会导致人类大规模失业。对于这样的文章或是宣传，大家不要当真。不管是人工智能还是机器学习，都是我们用来开展工作和学习的工具，但它也仅仅是各种工具中的一种而已，没有必要把它看得太过于神奇，以平常心对待即可。

8.找到自己感兴趣的项目

俗话说，罗马不是一天建成的。机器学习也是如此，需要我们投入大量的精力和时间去钻研。这个过程漫长且枯燥，非常容易让初学者觉得无法坚持下去，以致于中途就放弃了。因此，找到自己感兴趣的项目，可以帮助大家更好地坚持学习。例如你喜欢炒股，那就试试训练一个预测股价的模型。或者你喜欢足球比赛，那么可以试试用模型预测一下哪一只队伍会获得冠军，等等。切记，好的学习者一定懂得如何让自己在学习过程中感到快乐。

9.记得锻炼>身材/strong>

最后一点，也是最重要的一点。如果大家真的决定走上数据科学这条职业发展道路，那么一定要养成锻炼身体的习惯。这个领域的工作强度很大，没有好的体魄会让你感到力不从心。另外，好的身材也会让你的职业发展更加顺利，毕竟，人们更喜欢风度翩翩的科学家。

以上就是小编的建议，希望能够给大家一些参考。

机器学习入门清单及路线：

1. 斯坦福《概率与统计(Probability and Statistics)》

2.MIT《线性代数(Linear Algebra)》

3. 斯坦福 CS231N《用于视觉识别的卷积神经网络(Convolutional Neural Networks for Visual Recognition)》

4.fastai《程序员深度学习实战(Practical Deep Learning for Coders)》

5. 斯坦福 CS224N《深度学习自然语言处理(Natural Language Processing with Deep Learning)》

6.Coursera 上的斯坦福《机器学习》

入门机器学习de课程清单和学习>门路/span>

https://www.toutiao.com/i6721860772965663239/

我想跟你分享几本入门机器学习的书籍：

[微风]理论方面：

1、《机器学习》（西瓜书）

作者：周志华 清华大学出版社

2、《统计学习方法》

作者：李航 清华大学出版社

[微风]数据分析：

1、《利用Python进行数据分析》

Wes McKinney著 机械工业出版社

[微风]实战方面：

1、《Python机器学习基础教程》

Andreas C. Müller & Sarah Guido著

人民邮电出版社

2、《机器学习实战》

Peter Harrington著 人民邮电出版社

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