AI基础：机器学习简易入门

0.导语

Machine Learning(机器学习)是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演译。

这一集介绍机器学习的简易入门，本集分为学习资料和经典算法两部分。（黄海广）

目前已经发布：

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AI基础：数据可视化简易入门（matplotlib和seaborn）

AI基础：机器学习库Scikit-learn的使用

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AI基础：特征工程-数字特征处理

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AI基础：一文看懂BERT

后续持续更新，最新内容可以在github查看：

https://github.com/fengdu78/machine_learning_beginner/tree/master/AI_beginner

1.资料篇

机器学习入门，推荐4份教程，着重推荐1、2部分。

• 一、斯坦福大学2014（吴恩达）机器学习教程中文笔记及资源

  吴恩达老师的机器学习课程，可以说是机器学习入门的第一课和最热门课程（查看文章）

• 二、李航《统计学习方法》的代码实现

  李航老师的《统计学习方法》可以说是机器学习的入门宝典，许多机器学习培训班、互联网企业的面试、笔试题目，很多都参考这本书。（查看文章）

• 三、周志华老师的《机器学习》的解答--南瓜书PumpkinBook

  周志华老师的《机器学习》（西瓜书）是机器学习领域的经典入门教材之一，周老师为了使尽可能多的读者通过西瓜书对机器学习有所了解, 所以在书中对部分公式的推导细节没有详述，本文对公式进行了推导。（查看文章）

• 四、李宏毅机器学习

  李宏毅老师的机器学习视频是机器学习领域经典的中文视频之一，也被称为中文世界中最好的机器学习视频。对于想入门机器学习又想看中文讲解的人来说绝对是非常推荐的（查看文章）

• 五、台大林轩田《机器学习基石》系列课程教材的习题解答

  台湾大学林轩田老师的《机器学习基石》、《机器学习技法》课程由浅入深、内容全面，基本涵盖了机器学习领域的很多方面。其作为机器学习的入门和进阶资料非常适合。（查看文章）

2.必须掌握的经典算法

机器学习的经典算法主要是吴恩达老师的机器学习课程的精选部分，并增加了决策树部分，以下算法是经典，必须掌握。

（点击目录在线阅读）

第一部分:回归

第二部分:逻辑回归

第三部分:支持向量机

第四部分：无监督学习

第五部分:异常检测和推荐系统

第六部分：决策树

• 第一篇：基本树（包括 ID3、C4.5、CART）

• 第二篇：Random Forest、Adaboost、GBDT

• 第三篇：Xgboost 和 LightGBM

结语

AI基础系列的完整最新内容可以在github查看：

https://github.com/fengdu78/machine_learning_beginner/tree/master/AI_beginner

备注：公众号菜单包含了整理了一本AI小抄，非常适合在通勤路上用学习。

往期精彩回顾

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