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C语言速看,c语言速查

大家好,今天小编关注到一个比较有的话题,就是关于C语言速看的问题,于是小编就整理了1个相关介绍C语言速看的解答,让我们一起看看吧。

  1. 如何入门机器学习?

如何入门机器学习

写个简单的入门贴:

机器学习,机器运用一套通用的算法——泛型算法,自动建立起数据逻辑

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图片来源网络,侵删)

For example:

用于分类的泛型算法是能够把一组数据分门别类的,比如识别手写输入区分垃圾邮件可以用分类的泛型算法来实现

此时,可以把机器学习算法看成一个黑盒子两个任务输入的数据不一样,中间经过机器学习算法的作用输出不同结果

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(图片来源网络,侵删)

机器学习可以分为有监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习等。这里的监督其实是指用来训练机器学习模型的数据是有标注的,而无监督学习就是没有标注数据,半监督学习是二者的结合,强化学习是对外界环境给的激励或惩罚信号学习自身的策略。下面咱们先从有监督学习开始:

***设,你现在是房地产经纪人,需要对房子进行相对准确的估价。你有一些所在城市三个月内房产交易信息数据,包括房间数目、房子大小、周边地区环境,以及交易价格等。因为涉及了几个因素,你可能需要一个程序来帮你做这件事情,输入这些相关的信息,程序就能预估出房子的价格。

那么建立一个能预估房价的应用程序,你需要把关于每间房子的数据信息——“训练数据”——输入你的机器学习算法中,算法就会得出用于解决这些数据关系的一套数学公式。这就有点像一份数学考试答案纸被涂掉了所有的算术符号,就像下面这张图。

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(图片来源网络,侵删)

非常高兴回答题主的这个问题,最近机器学习是非常热门的一个研究方向但是需要说明的是机器学习并不是一个新概念了。

早期的机器学习更多是用于数学模型的拟合,数据回归和数据挖掘领域主要的算法包括朴素贝叶斯,k-近邻,聚类,主成分析PCA等,这都是非常经典的算法。题主至少要了解

往后随着深度神经网络出现,机器学习进入了深度机器学的新领域,很大程度上现在火热的机器学习就是指的深度机器学习,包括谷歌的阿尔法狗都属于这一领域。这一部分如何来学好呢?这涉及的知识主要有:1,数学基础知识,包括高数中的导数、梯度,线性代数中的矩阵运算以及概率论的有关内容;2,适合机器学习的编程语言,比如Python和相关的库比如科学计算库:Numpy等;3,选择一个成熟且功能强大的深度学习框架,比如Tensorflow。

最后就是一个好的教学教程,或是教学入门视频。这部分有很多资料,题主可以去搜索包括用某宝~

方法大致就是这样了,希望楼主可以通过一些项目不断的去学习,这一过程很可能会遇到一些困难或是问题,要多思考多逛帖子。一定能进步的。

如果你想知道背后的原理,建议先温习数学知识:

1. 线性代数

2. 概率统计

3. 微积分,偏微分

4. 找一门知名的大学机器学习课程,比如斯坦福大学的

5. 深度学习

6. 神经网络(深度学习)

在开始学习ML之前,首先需要掌握一些基础知识。

1.学习微积分

您需要的第一件事是多变量演算。

在哪里学习: 确保做练习题。 否则,您只会随课程一起点头,不会学任何东西。

2.学习线性代数

注意:我听过令人信服的论点,您可以跳过微积分和线性代数。 我认识的一些人直接进入了ML,并通过反复试验和直觉了解了他们所需的大多数知识,结果证明还可以。 您的里程会有所不同,但是无论您做[_a***_],都不要跳过此下一步

3.学习编码

您需要的最后一件事是使用Python的编程经验。 您可以使用其他语言进行ML,但是如今,Python已成为黄金标准

您还应该密切注意numpy和scipy软件包。 那些很多。

关于良好的编程习惯,我还有很多话要说。 一句话:通过良好的测试错误处理,使代码清晰易懂且模块化

谢邀!个人认为机器学习最开始需要培养兴趣,要是一开始就一大堆公式算法什么的,看着头晕。所以可以从使用KMeans对客户分类这样的实践开始,培养兴趣。

之后的机器学习需要从理论,编程方面抓起并结合实践,提高掌握程度。具体介绍一下这部分的知识点吧。

理论基础

数学基础

概率论

统计学

线性代数

到此,以上就是小编对于C语言速看的问题就介绍到这了,希望介绍关于C语言速看的1点解答对大家有用。

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