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如何学习机器学习的一点心得

[日期:2015-03-02] 来源:lcjpure的博客  作者:lcjpure [字体: ]

机器学习

  结合自己的学习经历,总结一下如何学习机器学习。我自己的学习过程其实是非常混乱和痛苦的,一个人瞎搞现在也不知道入没入门。希望能对其他想自学机器学习而找不到方向的人有一点点帮助。

  一、可以读读一些科普性的,综述性的东西。

  南京大学周志华教授写的科普文章《机器学习和数据挖掘》还不错,对机器学习和数据挖掘的区别说的挺好。另外对机器学习的历史和前景做了说明。文章最后也给出了领域内比较重要的会议和期刊。

  吴军写的数学之美(浪潮之巅也很赞)可能确切的说应该是搜索、自然语言处理、机器学习的一个综合性科普,但是机器学习本来就和这些领域有着很大的关联的,所以说对学习机器学习的人来说也是一个不错的入门科普。

  二、可以了解下领域里面的牛人。曾经听香港科技大学的杨强教授在一个讲座上讲过这么一件事,他说如果面试一个学生,一个好的方法就是问他这个领域有哪些牛人,每个牛人的代表性工作是什么,这样可以检验一个人是否真正喜欢并关注这个方向。我觉得说得挺有道理。网上有人总结了一些牛人,当然这些总结都是个人观点,随便看看了解一下就行了。(注:下面的链接不一定是原始出处)

  http://blog.sina.com.cn/s/blog_56f7cc3a0100qktd.html (国外的)

  http://blog.sina.com.cn/s/blog_6a6b58ce01017jy3.html (国内的)

  http://blog.csdn.net/yihaizhiyan/article/details/6795073 (这个有一些是机器视觉里的)

  三、可以了解下领域的重要会议,前面提到的周的文章有提到,网上也有各种版本的分析,列两个

  http://blog.csdn.net/blow_jj/article/details/2415305 (人工智能和机器学习的)

  http://taoo.iteye.com/blog/1052495 (数据库和数据挖掘的)

  四、可以系统的上一下机器学习的课程,Standford的Andrew Ng的机器学习课程很赞,网上有他的公开课视频,上他的课真是如沐春风,浑身通畅。

  课程主页:

  http://cs229.stanford.edu/ (里面有讲义,最好打印出来对照视频看)

  网易公开课有中文字幕翻译的视频:

  http://v.163.com/special/opencourse/machinelearning.html

  这是在coursera项目中的版本,好像比网易的内容要多,起码多的有推荐算法的部分

  https://class.coursera.org/ml/lecture/preview/index

  五、可以系统的读一本机器学习和数据挖掘的教材,系统的学习很重要。网上推荐得多的教材有

  Christopher M. Bishop 的《pattern Recognition and Machine Learning》

  Trevor Hastie 的 《The elements of statistical learning 》

  Richard O.Duda 的《pattern classification》

  Tom M.Mitchell 的《machine learning》 ,这个感觉有点老

  数据挖掘方面可以读一读韩家炜的《Data mining : concepts and techniques》

  六、对一些重要的经典的文章可以拜读一下,下面的这个资料列表可以参考

  http://www.newsmth.net/bbsanc.php?path=%2Fgroups%2Fsci.faq%2FNLP%2F1%2FM.1225371502.h0

  在学习的过程中,手头有一本统计的参考书是必要的,当然还有利器google,不懂的概念随时可以查。

  七、其实学习机器学习最重要的就是实践了,实践出真知。





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