如何開始使用機器學習？ 機器學習的方法有哪些？

開始機器學習的最佳方式是學習理論並一起學習。 在看相應的理論推導的同時，我們也閱讀和實踐了經典**。 因此，為了更快地入門，我建議您了解一點 MATLAB 或 Python。

老實說，MATLAB 和 Python 絕對不推薦用於高階機器學習，但如果你想快速上手機器學習，那麼這兩種語言絕對是絕佳的選擇。

步驟 1。 考慮到這一點，您就可以開始研究機器學習了。 我看到很多人推薦機器學習的元素。

我想說，你想讓乙個沒有基礎的人讀這本書真的合適嗎???

所以，我推薦的是 Machine Learning in Action，它是用 Python 寫的，也是英文的。 當然，如果你覺得英語對你來說是乙個完全無法逾越的障礙，（儘管我建議任何從事技術的人至少必須懂英語），現在有乙個中文版本，叫做“機器學習實踐”。

這本書用盡可能少的公式來介紹機器學習的基本演算法，而且非常清晰，更重要的是，他將公式與**結合在一起。 所以，你的機器學習不再那麼抽象了，你知道演算法中的公式是如何轉化為**的。

所以，作為第一步，你可以耐心地把書讀到最後。 反正那個時候，我自己敲了書中的**，雖然**是**，但你也可以選擇只是理解它。 但我還是建議自己敲門執行，這樣你會得到不一樣的體驗。

第2步。 在 Coursera 上參加 Andrew Ng 的機器學習課程。 這門課程使許多機器學習初學者受益匪淺，不僅因為課程的全面性和從基礎到深入的內容。

簡而言之，請耐心地完成一次甚至幾次本課程。

第 3 步。 在這一點上，你已經對許多簡單的機器學習演算法有了很好的理解，但你可能沒有大局觀。 因此，我建議你看看這兩本中文教科書。

周志華先生的西瓜書《機器學習》和李航先生的《統計學習方法》。

在最前沿部分和第一步到第三步中，如果您可以按照這些步驟向下操作，那麼開始絕對是可以的。

機器學習機器學習是近20年來興起的一門多學科學科，涉及概率論、統計學、近似理論、凸分析、演算法複雜度理論等學科。 機器學習理論是允許計算機自動“學習”的演算法的設計和分析。 機器學習演算法是一種從資料中自動分析和獲取規則，並利用規則對未知資料執行**的演算法。

由於學習演算法中涉及大量的統計理論，機器學習與統計推理（也稱為統計學習理論）的關係尤為密切。 在演算法設計方面，機器學習理論側重於可實現且有效的學習演算法。

機器學習中常用的方法是：

1）歸納學習。

符號歸納學習：典型的符號歸納學習包括示例學習和決策樹學習。

功能歸納學習（發現學習）：典型的功能歸納學習包括神經網路學習、示例學習、發現學習和統計學習。

2）演繹學習。

3）類比學習：典型的類比學習具有案例（示例）學習。

4）分析學習：典型的分析學習包括解釋學習和巨集觀操作學習。

展開展會資訊：

機器學習的常見演算法：

1.決策樹演算法。

決策樹及其變體是一類演算法，它們將輸入空間劃分為不同的區域，每個區域都有自己的引數。 決策樹演算法充分利用樹模型，根節點到葉節點為分類路徑規則，每個葉節點象徵乙個判斷類。 首先，將樣本劃分為不同的子集，然後進行劃分和遞迴，直到每個子集得到相同型別的樣本，從根節點開始，到子樹，再到葉節點，就可以得到**類別。

該方法具有結構簡單、處理資料效率高等特點。

2.樸素貝葉斯演算法。

樸素貝葉斯演算法是一種分類演算法。 它不是單個演算法，而是一系列演算法，這些演算法都有乙個共同的原則，即被分類的每個特徵都獨立於任何其他特徵的值。 樸素貝葉斯分類器認為這些“特徵”中的每乙個都獨立地貢獻概率，而不管特徵之間是否有任何相關性。

然而，特徵並不總是獨立的，這通常被視為樸素貝葉斯演算法的缺點。 簡而言之，樸素貝葉斯演算法允許我們使用概率為類提供一組特徵。 與其他常見的分類方法相比，樸素貝葉斯演算法幾乎不需要訓練。

在繼續之前，唯一必須完成的工作是找到特徵的單個概率分布的引數，這通常可以快速且確定地完成。 這意味著即使對於高維資料點或大量資料點，樸素貝葉斯分類器也可以表現良好。

3.支援向量機演算法。

其基本思路可以概括為：首先，空間應該通過變換（當然是非線性的）進行高維化，然後，在新的復空間中取最優的線性分類面。 以這種方式獲得的分類函式在形式上類似於神經網路演算法。

支援向量機（SVM）是統計學習領域的代表性演算法，但它與傳統的思維方式有很大不同，傳統的思維方式是通過輸入空間和提高維度來縮短問題，使問題簡化為線性且可分離的經典求解問題。 支援向量機應用於垃圾郵件識別、人臉識別等分類巨集喊叫問題。

機器學習有幾種主要方法：

監督學習：監督學習是機器學習中最常見的方法之一，其中系統被賦予一組具有已知輸入和輸出的樣本資料，系統需要學習乙個可以根據給定輸入產生正確輸出的函式。

無監督學習：無監督學習是機器學習中的另一種常用方法。 在無監督學習中，系統只有輸入資料，沒有輸出資料。 系統需要學習乙個自動對輸入資料進行分類的函式。

半監督學習：半監督學習是一種監督學習和無監督學習的混合方法。 在半監督學習中，系統被賦予一部分已知輸入輸出的樣本資料和一部分未知輸入資料，系統需要利用已知樣本資料來學習乙個函式，使函式能夠基於未知輸入資料產生正確的輸出。

強化學習：強化學習是一種基於環境和反饋的學習方法，其中系統通過持續互動來學習最優策略。

聚類：聚類是機器學習中的一種無監督學習方法，旨在將資料劃分為不同的組，使組內的資料相似度最大化，組間資料相似度最小化。

降維：降維是機器學習中的一種無監督學習方法，旨在降低資料的維數，使其更易於分析。

深度學習：深度學習是機器學習中一種基於神經網路的學習方法，它通過構建多層神經網路來模仿人腦。 深度學習在計算機視覺、語音識別、自然語言處理等領域有著廣泛的應用。

遞迴神經網路：遞迴神經網路是一種特殊的深度學習方法，它以遞迴方式處理順序死鳥資料，在自然語言處理、語音識別等領域有著廣泛的應用。

貝葉斯學習：貝葉斯學習是一種基於概率論和統計學的學習方法，它利用貝葉斯定理進行學習和**。

統計學習方法：統計學習方法是一類基於統計理論的機器學習方法，它使用統計模型和優化演算法進行學習和學習。 包括線性回歸、邏輯回歸、樸素貝葉斯等。

這些方法各有特點和適用範圍，在實際應用中，應根據問題的具體情況選擇合適的方法。