声明

作者: WarrenRyan | 来源:发表于2018-08-22 22:11 被阅读0次

深度学习

简介

  时至今日,AI/ML的技术开始了大规模的普及,在这个时代下,了解学习一些相关的知识是非常有必要的。该系列文章由浅入深的阐述了机器学习中重要的分支——深度学习,这里面有一些简单的一些运用和技巧。本系列文章更多的是介绍各种难以理解的算法及思想,在一些概念性的问题上只会一笔带过。并且本系列的文章,旨在让想踏入机器学习大门的朋友对机器学习有一个基础的认识,在深度上并不像专业书籍一样,后续我会写一份进阶篇的机器学习教程,这个时候,将会对本系列文章所讲的知识进行一个非常大的加深。所以我比较推荐各位有意向学习的朋友去购买两本殿堂级别的作品。一本是花书,也就是深度学习,这本书在国际上很有影响力。国内里面,由周志华著的西瓜书——机器学习也是一本不错的书籍。希望你看完这一系列文章之后能有所收货。

面向的对象

  事实上在现在,人工智能这一块有一些虚火,我个人觉得现在这种环境是非常浮躁的。就如同前几年兴起的IT热一样,大量的人涌入互联网这一行业,成功的人却寥寥无几。因为任何一个行业都是有门槛的。尤其是针对机器学习这一块,它需要很高的数学功底,我看到不少初高中生跃跃欲试,却连一个导数都不明白。这是一种非常糟糕的情况。所以我不推荐本科以下学历的朋友进行学习机器学习。本系列文章主要是针对大二以上的学生撰写,希望你在学习之前你以及学习过高等数学(微积分)、线性代数、概率论与信息论以及统计学。
  至于许多人所想的,机器学习的实现不是应该有编程功底吗?确实,但是我并不推荐你使用Python,Java等语言直接进行算法实现,除非你已经开始利用一些数据集进行算法的实现。在此之前,我比较推荐去学习Matlab,当然Octave也可以,因为对于这两种来说,科学计算就是他们的最主要的用途,简单的语法进行计算就是他们的最大优点。

后记

  该系列文章为@WarrenRyan撰写,由于本人水平有限,如有错误,请各位读者不吝赐教。欢迎各位发邮件与我一同探讨。邮箱:ctionch@gmail.com

本系列文章参考文献

<font size=5>深度学习</font>
<font size=5>机器学习——周志华</font>
<font size=5>深度学习实战——杨云</font>

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