Каковы предпосылки для изучения машинного обучения? [закрыто]
Меня всегда увлекала тема машинного обучения, пока я не решил научиться это делать. Итак, я прошел курс, предоставленный Стэнфордским университетом, опубликованный в Интернете. Однако я был шокирован количеством математических выкладок, содержащихся в нем. Итак, какой математический фон мне нужен, чтобы понимать алгоритмы машинного обучения? Существуют ли какие-либо библиотеки, которые абстрагируют всю математику и фокусируются на реальной разработке программного обеспечения, способного к обучению?
5 ответов
Как и 99% (не указывайте меня по количеству) тем, связанных с информатикой, теоретическая основа машинного обучения часто включает в себя много математики ... тем не менее, этого не должно быть. Так сложно понять некоторые базовые алгоритмы машинного обучения даже без глубоких знаний в области математического анализа.
Существуют различные библиотеки машинного обучения:
Я бы сказал, что вы должны начать с пытаюсь построить свой собственный простой алгоритм машинного обучения: может быть, нейронная сеть или генетический алгоритм . Успешное создание одного из них будет иметь большое значение в вашем понимании ... тем более, что, учитывая конкретную проблему, вам, возможно, придется немного настроить алгоритм ML. Знание того, как это работает с нуля, позволит вам внести любые изменения, которые вы сочтете необходимыми.
Программирование коллективного интеллекта: Building Smart Web 2.0 Applications Тоби Сегарана - это потрясающая книга! Тоби создает простые реализации классики машинного обучения всех времен: Нейронные сети, машины опорных векторов, генетические алгоритмы, кластеризация. Все это с простыми объяснениями того, как и почему они работают. В качестве бонуса - все примеры на Python! Но даже если вы не знаете Python, вы поймете эту книгу. Я очень рекомендую ее
Вот эпизод .NET Rocks! говорят о машинном обучении и небольшой библиотеке , с которой можно поиграть
См. Здесь некоторые справочные материалы по машинному обучению: http://bumphunting.blogspot.com/2009/07/what-are-good-prequisite-textbooks-for.html