45 天学会机器学习

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机器学习是人工智能 (AI) 的一个子集，它使机器能够从数据中学习，而无需被明确编程。

从预测客户行为到识别图像和语音，它是一个快速发展的领域。将机器学习添加到您的工具集中可以帮助您在金融、欺诈检测、汽车、研究等许多领域脱颖而出。

第 1-5 天：机器学习基础

在深入探讨其技术方面之前，必须了解机器学习的基本概念。

了解机器学习的类型，例如监督学习、无监督学习和强化学习。

关注关键点，例如探讨为什么监督学习使用标记数据集，而无监督学习使用未标记数据集。

发现最流行的机器学习算法，包括回归、分类、聚类和集成学习。

此外，探索如何在机器学习中使用 Python、Scikit-Learn 和 TensorFlow。

第 6-10 天：Python 编程

机器学习领域最流行的编程语言是 Python。因此，在最初的几天里，请对 Python 编程有一个基本的了解。

基本的 Python 编程包括学习变量、数据类型、循环和条件语句。

您可以通过在 HackerRank 和 CodeChef 等平台上解决问题来练习这些概念。这将有助于您培养解决问题的能力。

第 11-15 天：数值计算库

Python 中的几个数值计算库对于机器学习至关重要。接下来的几天，学习使用 NumPy、Pandas 和 Matplotlib 库。

NumPy 是一个用于处理数组和矩阵的库，Pandas 用于处理数据框，Matplotlib 用于数据可视化。

第 16-20 天：线性代数和微积分

机器学习算法严重依赖于线性代数和微积分。了解线性代数的基础知识，例如向量、矩阵和线性变换。

然后，继续学习微积分，并了解微分和积分的概念。

第 21-25 天：概率和统计

概率和统计是机器学习的基石。了解概率分布、随机变量和统计推断。然后，继续学习统计量度，例如平均值、中位数和众数，并了解假设检验。

第 26-30 天：回归和分类算法

回归和分类算法是机器学习的基础。了解线性回归、逻辑回归和决策树。

了解这些算法的工作原理以及如何使用 Scikit-learn 库在 Python 中实现它们。

第 31-35 天：聚类和降维算法

聚类算法有助于将相似的数据点分组，而降维算法有助于减少特征数量，同时保留数据的本质。

了解 K 均值、层次聚类、主成分分析 (PCA) 和 t-SNE。了解这些算法的工作原理以及如何使用 Scikit-learn 库在 Python 中实现它们。

第 36-40 天：神经网络和深度学习

神经网络是深度学习的基石。了解神经网络、卷积神经网络 (CNN) 和循环神经网络 (RNN) 的基础知识。

了解这些网络的工作原理以及如何使用 TensorFlow 库在 Python 中实现它们。

第 41-45 天：现实世界中的应用和项目

巩固机器学习知识的最佳方法是进行现实世界的项目。选择一个您感兴趣的项目，并应用您的技能来解决问题。

Kaggle 是一个寻找现实世界数据集和机器学习挑战的绝佳平台。

结论

在 45 天内学习机器学习是一项具有挑战性的任务，但如果您遵循上述路线图并坚持练习，这是可以实现的。

请记住，机器学习是一个快速发展的领域，您必须继续学习并提高您的技能。为了增强您的技能信心，请尝试基于项目的学习，因为没有什么比一个工作的机器学习模型更能激励您了。

机器学习成功的关键在于对概念有深刻的理解，并将它们应用于现实世界的问题。