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python人工智能学习路线六步骤

本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理以下文章来源于腾讯云,作者:python学习教程1、学习并掌握一

本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理

以下文章来源于腾讯云,作者:python学习教程


1、学习并掌握一些数学知识

高等数学是基础中的基础,一切理工科都需要这个打底,数据挖掘、人工智能、模式识别此类跟数据打交道的又尤其需要多元微积分运算基础、线性代数很重要,一般来说线性模型是你最先要考虑的模型,加上很可能要处理多维数据,你需要用线性代数来简洁清晰的描述问题,为分析求解奠定基础概率论、数理统计、随机过程更是少不了,涉及数据的问题,不确定性几乎是不可避免的,引入随机变量顺理成章,相关理论、方法、模型非常丰富。很多机器学习的算法都是建立在概率论和统计学的基础上的,比如贝叶斯分类器、高斯隐马尔可夫链。

再就是优化理论与算法,除非你的问题是像二元一次方程求根那样有现成的公式,否则你将不得不面对各种看起来无解但是要解的问题,优化将是你的GPS为你指路

有以上这些知识打底,就可以开拔了,针对具体应用再补充相关的知识与理论,比如说一些我觉得有帮助的是数值计算、图论、拓扑,更理论一点的还有实/复分析、测度论,偏工程类一点的还有信号处理、数据结构。


2、掌握经典机器学习理论和算法

如果有时间可以为自己建立一个机器学习的知识图谱,并争取掌握每一个经典的机器学习理论和算法,我简单地总结如下:




    1. 回归算法:常见的回归算法包括最小二乘法(OrdinaryLeast Square),逻辑回归(Logistic Regression),逐步式回归(Stepwise Regression),多元自适应回归样条(MultivariateAdaptive Regression Splines)以及本地散点平滑估计(Locally Estimated Scatterplot Smoothing);



    1. 基于实例的算法:常见的算法包括 k-Nearest Neighbor(KNN), 学习矢量量化(Learning Vector Quantization, LVQ),以及自组织映射算法(Self-Organizing Map , SOM);



    1. 基于正则化方法:常见的算法包括:Ridge Regression, Least Absolute Shrinkage and Selection Operator(LASSO),以及弹性网络(Elastic Net);



    1. 决策树学习:常见的算法包括:分类及回归树(ClassificationAnd Regression Tree, CART), ID3 (Iterative Dichotomiser 3), C4.5, Chi-squared Automatic Interaction Detection(CHAID), Decision Stump, 随机森林(Random Forest), 多元自适应回归样条(MARS)以及梯度推进机(Gradient Boosting Machine, GBM);



    1. 基于贝叶斯方法:常见算法包括:朴素贝叶斯算法,平均单依赖估计(AveragedOne-Dependence Estimators, AODE),以及Bayesian Belief Network(BBN);



    1. 基于核的算法:常见的算法包括支持向量机(SupportVector Machine, SVM), 径向基函数(Radial Basis Function ,RBF), 以及线性判别分析(Linear Discriminate Analysis ,LDA)等;



    1. 聚类算法:常见的聚类算法包括 k-Means算法以及期望最大化算法(Expectation Maximization, EM);



    1. 基于关联规则学习:常见算法包括 Apriori算法和Eclat算法等;



    1. 人工神经网络:重要的人工神经网络算法包括:感知器神经网络(PerceptronNeural Network), 反向传递(Back Propagation), Hopfield网络,自组织映射(Self-OrganizingMap, SOM)。学习矢量量化(Learning Vector Quantization, LVQ);



    1. 深度学习:常见的深度学习算法包括:受限波尔兹曼机(RestrictedBoltzmann Machine, RBN), Deep Belief Networks(DBN),卷积网络(Convolutional Network), 堆栈式自动编码器(Stacked Auto-encoders);



    1. 降低维度的算法:常见的算法包括主成份分析(PrincipleComponent Analysis, PCA),偏最小二乘回归(Partial Least Square Regression,PLS), Sammon映射,多维尺度(Multi-Dimensional Scaling, MDS), 投影追踪(ProjectionPursuit)等;



    1. 集成算法:常见的算法包括:Boosting, Bootstrapped Aggregation(Bagging),AdaBoost,堆叠泛化(Stacked Generalization, Blending),梯度推进机(GradientBoosting Machine, GBM),随机森林(Random Forest)。



3、掌握一种编程工具,比如Python

一方面Python是脚本语言,简便,拿个记事本就能写,写完拿控制台就能跑;另外,Python非常高效,效率比java、r、matlab高。matlab虽然包也多,但是效率是这四个里面最低的。


4、了解行业最新动态和研究成果,比如各大牛的经典论文、博客、读书笔记、微博微信等媒体资讯。


5、买一个GPU,找一个开源框架,自己多动手训练深度神经网络,多动手写写代码,多做一些与人工智能相关的项目。


6、选择自己感兴趣或者工作相关的一个领域深入下去

人工智能有很多方向,比如NLP、语音识别、计算机视觉等等,生命有限,必须得选一个方向深入的专研下去,这样才能成为人工智能领域的大牛,有所成就。


1、学习并掌握一些数学知识

高等数学是基础中的基础,一切理工科都需要这个打底,数据挖掘、人工智能、模式识别此类跟数据打交道的又尤其需要多元微积分运算基础、线性代数很重要,一般来说线性模型是你最先要考虑的模型,加上很可能要处理多维数据,你需要用线性代数来简洁清晰的描述问题,为分析求解奠定基础概率论、数理统计、随机过程更是少不了,涉及数据的问题,不确定性几乎是不可避免的,引入随机变量顺理成章,相关理论、方法、模型非常丰富。很多机器学习的算法都是建立在概率论和统计学的基础上的,比如贝叶斯分类器、高斯隐马尔可夫链。

再就是优化理论与算法,除非你的问题是像二元一次方程求根那样有现成的公式,否则你将不得不面对各种看起来无解但是要解的问题,优化将是你的GPS为你指路

有以上这些知识打底,就可以开拔了,针对具体应用再补充相关的知识与理论,比如说一些我觉得有帮助的是数值计算、图论、拓扑,更理论一点的还有实/复分析、测度论,偏工程类一点的还有信号处理、数据结构。


2、掌握经典机器学习理论和算法

如果有时间可以为自己建立一个机器学习的知识图谱,并争取掌握每一个经典的机器学习理论和算法,我简单地总结如下:




    1. 回归算法:常见的回归算法包括最小二乘法(OrdinaryLeast Square),逻辑回归(Logistic Regression),逐步式回归(Stepwise Regression),多元自适应回归样条(MultivariateAdaptive Regression Splines)以及本地散点平滑估计(Locally Estimated Scatterplot Smoothing);



    1. 基于实例的算法:常见的算法包括 k-Nearest Neighbor(KNN), 学习矢量量化(Learning Vector Quantization, LVQ),以及自组织映射算法(Self-Organizing Map , SOM);



    1. 基于正则化方法:常见的算法包括:Ridge Regression, Least Absolute Shrinkage and Selection Operator(LASSO),以及弹性网络(Elastic Net);



    1. 决策树学习:常见的算法包括:分类及回归树(ClassificationAnd Regression Tree, CART), ID3 (Iterative Dichotomiser 3), C4.5, Chi-squared Automatic Interaction Detection(CHAID), Decision Stump, 随机森林(Random Forest), 多元自适应回归样条(MARS)以及梯度推进机(Gradient Boosting Machine, GBM);



    1. 基于贝叶斯方法:常见算法包括:朴素贝叶斯算法,平均单依赖估计(AveragedOne-Dependence Estimators, AODE),以及Bayesian Belief Network(BBN);



    1. 基于核的算法:常见的算法包括支持向量机(SupportVector Machine, SVM), 径向基函数(Radial Basis Function ,RBF), 以及线性判别分析(Linear Discriminate Analysis ,LDA)等;



    1. 聚类算法:常见的聚类算法包括 k-Means算法以及期望最大化算法(Expectation Maximization, EM);



    1. 基于关联规则学习:常见算法包括 Apriori算法和Eclat算法等;



    1. 人工神经网络:重要的人工神经网络算法包括:感知器神经网络(PerceptronNeural Network), 反向传递(Back Propagation), Hopfield网络,自组织映射(Self-OrganizingMap, SOM)。学习矢量量化(Learning Vector Quantization, LVQ);



    1. 深度学习:常见的深度学习算法包括:受限波尔兹曼机(RestrictedBoltzmann Machine, RBN), Deep Belief Networks(DBN),卷积网络(Convolutional Network), 堆栈式自动编码器(Stacked Auto-encoders);



    1. 降低维度的算法:常见的算法包括主成份分析(PrincipleComponent Analysis, PCA),偏最小二乘回归(Partial Least Square Regression,PLS), Sammon映射,多维尺度(Multi-Dimensional Scaling, MDS), 投影追踪(ProjectionPursuit)等;



    1. 集成算法:常见的算法包括:Boosting, Bootstrapped Aggregation(Bagging),AdaBoost,堆叠泛化(Stacked Generalization, Blending),梯度推进机(GradientBoosting Machine, GBM),随机森林(Random Forest)。



3、掌握一种编程工具,比如Python

一方面Python是脚本语言,简便,拿个记事本就能写,写完拿控制台就能跑;另外,Python非常高效,效率比java、r、matlab高。matlab虽然包也多,但是效率是这四个里面最低的。


4、了解行业最新动态和研究成果,比如各大牛的经典论文、博客、读书笔记、微博微信等媒体资讯。


5、买一个GPU,找一个开源框架,自己多动手训练深度神经网络,多动手写写代码,多做一些与人工智能相关的项目。


6、选择自己感兴趣或者工作相关的一个领域深入下去

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这个家伙很懒,什么也没留下!
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