前奏

MachineLearninginMarketing

学习方法

我们面对一些比较难，当然并不是难离谱的知识，学起来很容就会放弃。我想机器学习对多数数学基础相对薄弱的人，很容易就会放弃。因为机器学习既有深度又有广度。不过这里给出一点个人学习经验，首先需要有兴趣，有了兴趣才能够坚持，然后我们要多看，第一遍看不懂没啥再看一遍再听一遍，看的多了自然也就是感觉，有了感觉我们自己深入弄懂这些知识点，最后就是要多鼓励自己。

目标

通过一起学习，从小白成长为可以运用神经网络自己做一些项目。终极目标是通过学习，从而得到高薪职位改善一下自己生活。深度神经网发展今天，有许多框架（例如 TensorFlow mxnet 和 keras ）供我们选择使用，机器学习也逐步得到应用和普及。真真切切走到我们生活中，我们也能亲身体会到深度学习给我们带来的便利。

准备

需要了解一些线性代数和高等数学知识，学过就行这样应该捡起来不难，不用系统学习，现用现学吧。不会涉及到特别高深难懂知识，所以有点心理准备。

主流框架

有了这些框架我们就可以轻松地搭建出模型，也就是设计出神经网络。我们就像玩乐高一样随意选择和组合搭建出神经网络，通过来调试各种参数，调整隐藏层顺序和组合来得到较高精准率，当然学习好基础知识和了解其实现的背后原理是必要，这样我们才可以轻松调整参数来得的预期的模型。

• TensorFlow
• MXNet
• Keras
  在分享中实例主要是以上 3 三种来演示，不过大家知道除此之外当下流行框架还很多，例如Caffe、Torch 等。