在這個大數(shù)據(jù)和人工智能快速發(fā)展的時(shí)代背景下，機(jī)器學(xué)習(xí)逐漸成為了每一個程序員都應(yīng)該具備的底層能力。但是，對于很多具備工程思維的開發(fā)者來說，機(jī)器學(xué)習(xí)并不是那么容易掌握，因?yàn)樗枰环N有別于代碼之外的思維方式。

你可能買了很多機(jī)器學(xué)習(xí)入門書籍，也收藏了網(wǎng)上各種 AI 大拿的視頻教程，然后下定決心要好好學(xué)習(xí)?？墒庆o下心來你卻發(fā)現(xiàn)面對一堆經(jīng)典資料，自己無從下手。從以往學(xué)習(xí)編程語言和框架的角度，你知道如果能夠有一套完整的知識體系，并輔助以案例和練習(xí)，那將會大大提高學(xué)習(xí)的效率。

而從我的角度看，這幾年，機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域雖然充斥著各種聽起來狂拽酷炫的新玩意兒，但陽光之下再無新事，再炫目的技術(shù)歸根結(jié)底都是基本模型與方法在具體領(lǐng)域問題上的組合，而理解這些基本模型與方法才是掌握機(jī)器學(xué)習(xí)，也是掌握任何一門學(xué)問的要義所在。

在人工智能基礎(chǔ)課的第一季專欄中，我詳細(xì)介紹了學(xué)習(xí)人工智能所需要的基礎(chǔ)數(shù)學(xué)、當(dāng)前流行的深度學(xué)習(xí)、以及其他可能實(shí)現(xiàn)智能的技術(shù)路徑，可以說是走馬觀花吧，希望能幫助你理解人工智能的大概輪廓。

而今天，經(jīng)過了 3 個月的緊密籌備之后，我希望能夠從我的角度，用通俗易懂的語言，并輔助 Python 的案例，幫助你更好理解和入門機(jī)器學(xué)習(xí)。

也許你會問，機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的文獻(xiàn)論著已經(jīng)汗牛充棟，你這個專欄和它們的區(qū)別又在哪里呢？在我看來，是 融會貫通的系統(tǒng)性。 不少關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的文獻(xiàn)雖然深入闡釋了不同模型的原理，但對它們之間的關(guān)聯(lián)卻缺少清晰的解釋，從而使內(nèi)容的組織流于模型展覽，仿佛一串沒能串成項(xiàng)鏈的珍珠寶石。

用現(xiàn)在流行的話來說，就是這個領(lǐng)域里的點(diǎn)太多了，而把點(diǎn)能夠連成線，線再組成面的內(nèi)容產(chǎn)品太少了。

作者介紹

那么，我是誰，為什么我可以幫助你學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)呢？

我是王天一，目前在貴州大學(xué)擔(dān)任副教授，也是北京郵電大學(xué)的工學(xué)博士?？梢哉f在人工智能這個領(lǐng)域，我一直沒放慢過腳步。我主持過多項(xiàng)國家級 / 省部級科研項(xiàng)目，并以第一作者身份發(fā)表了 5 篇 SCI 論文（國際上最具權(quán)威性的科研成果評價(jià)體系）?，F(xiàn)在我專注于機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和大數(shù)據(jù)應(yīng)用，并一直研究如何能讓更多人理解、掌握人工智能，感受它的魅力。

課程介紹

我在上一個專欄介紹了人工智能必備的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)之外的人工智能以及四個典型的應(yīng)用場景，相當(dāng)于給了學(xué)習(xí)者一張人工智能的地圖。初學(xué)者可以按圖索驥，一點(diǎn)點(diǎn)摸清楚人工智能的大概輪廓，找到學(xué)習(xí)的方向。

可是要想繼續(xù)在人工智能領(lǐng)域深耕，核心就是機(jī)器學(xué)習(xí)。近年來火熱的 CNN、RNN 等深度學(xué)習(xí)模型也都是根植于機(jī)器學(xué)習(xí)的。

所以，這個新專欄就專注于機(jī)器學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)的核心是模型，因此除了介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的基本理論，專欄的重點(diǎn)是深入剖析 30 個最流行的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，針對每個模型，還會穿插一些基于 Python 語言的實(shí)例，讓你知道這些模型的應(yīng)用場景。寫這個專欄，我不僅僅希望幫助你理解機(jī)器學(xué)習(xí)是什么，更想給你講明白為什么是這樣以及工作和實(shí)踐中怎么去用，讓“學(xué)”以“致用”。

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總結(jié)

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