機器學習入門自學（零基礎學習機器學習該怎麼入門）

2023-05-30 13:48:00

機器學習是一門多領域交叉學科。專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。

簡單來說，就是計算機從數據中學習出規律和模式，以應用在新數據上做預測的任務。

近幾年來網際網路數據大爆炸，數據的豐富程度和覆蓋面也遠遠超出了人工可以觀察和總結的範疇，而機器學習的算法能指引計算機在海量數據中，挖掘出最有用的價值，這樣使得無數的數據學習者為之著迷。

其實並非所有的問題都適合用機器學習來解決，像很多邏輯清晰的問題用規則就可以很高效準確地處理。那麼機器學習，到底關心和解決什麼樣的問題呢？

從功能的角度來分類，機器學習是在一定量級的數據上，可以解決以下的問題：

1.分類問題：根據數據的樣本抽取出的特徵，判定其屬於有限個類別中的哪一個。比如：垃圾郵件識別哪些是垃圾郵件。

2.回歸問題：根據數據樣本上抽取出的特徵，預測出一個連續值的結果。比如：漫威《復聯3》的票房。（多麼希望每天下班時間在地鐵上來個響指～）

3.聚類問題：根據數據樣本上抽取出的特徵，讓樣本抱抱團。比如：google的新聞分類。

如果你是混跡IT行業的，你會發現機器學習在以下熱點問題中有廣泛應用。

其實機器學習對大多數入門者也是有一個通用的學習路徑的，這樣可以降低大家的學習門檻，同時激發我們的學習樂趣。

那我們說一下這個學習路徑：

先從基礎部分：數學基礎、典型機器學習算法、編程基礎學起。因為機器學習是一個將數學/算法理論和工程實踐緊密結合在一起的領域，需要紮實的理論基礎幫助引導數據分析與模型調優，同時也需要精湛的工程開發能力去高效化地訓練和部署模型和服務。

接下來就上述圖中的部分，展開分別來介紹一下：

數學基礎

機器學習之所以相對於其他開發工作，更有門檻的根本就是數學。每一個算法，要在訓練集上最大程度擬合同時又保證泛化能力，需要不斷分析結果和數據、調優參數，這就需要我們要對數據分布和模型底層的數學原理有一定的理解了。所幸的是如果只是想合理的應用機器學習，而不是做相關方向高端的research，需要的數學知識只要肯用功學一學還是可以理解下來的。

基本所有常見機器學習算法需要的數學基礎，也都集中在微積分、線性代數和概率與統計當中。

典型的算法

絕大多數的問題用典型機器學習的算法都能解決，下面簡單地列舉了一些方法：

程式語言、工具和環境

我們說了很多的理論知識，現在要落到實際動手實現解決問題上了。對大多數初學者而言，Python語言是很好的入門語言，很容易上手，同時又活躍的社區支持，豐富的工具包幫助我們完成想法。相對而言，似乎計算機相關的同學用Python多一些，而數學統計出身的同學更喜歡R一些。資深程式設計師則更偏向java和C 相關機器學習package。

基本工作流程

學到這裡我們基本具備了機器學習的必要條件，接下來就是怎麼去運用它們去做一個完整的機器學習的項目了。技術學派為大家畫了一個工作流程圖方便大家更好的學習。

這個工作流程主要是在工程實踐上總結出的一些經驗。並不是說每個項目都包含完整的一個流程。這裡的部分只是一個指導性的說明，只有大家自己多去實踐，多積累項目經驗，就會讓自己有個更深刻的認識。

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