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[研究方向] 请教下本科生怎么自学机器学习?

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dsqx71 发表于 2014-3-22 12:00:45 | 显示全部楼层 |阅读模式

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目前:  看完了andrew ng 在cousera 上的教程,对算法了解了一点点,正在啃《统计学习方法》 和《集体智慧编程》

但是 发现要补的数学知识有点小多。。。《统计学习方法》 这样的入门书籍都啃不动了,特别是最大熵 和svm 那块涉及到 拉格朗日对偶和二次优化那块(该怎么补??)。
好多地方看不懂,于是去找相关书籍,结果就回不来了。。。。。。
. Waral 鍗氬鏈夋洿澶氭枃绔,
求教下各位:  仅仅想用ML的话,理论基础要掌握到什么程度?
                    可以推荐下相关的比较好懂的数学书吗?
                    各位是怎么安排学习路径的?

跪求回答 谢谢
   

本帖被以下淘专辑推荐:

随风追梦zcx 发表于 2014-3-22 12:30:32 | 显示全部楼层
建议视频、书和编程实践结合起来学习。
视频:coursera林轩田《机器学习基石》+ 网易公开课Andrew Ng《Machine Learning》
书:李航《统计学习方法》+Christopher M. Bishop 《Pattern Recognition And Machine Learning》  编程实践:《集体智慧编程》+《机器学习实战》
碰到不明白的数学理论,直接谷歌百度就可以了。
这些消化了,机器学习基本算入门了。

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 楼主| dsqx71 发表于 2014-3-22 12:47:30 | 显示全部楼层

多谢回答, 算法的推导过程啥的对初学者来说要不要深究?lz 啃数学好吃力
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随风追梦zcx 发表于 2014-3-22 12:49:13 | 显示全部楼层
dsqx71 发表于 2014-3-22 12:47 . from: 1point3acres.com/bbs
多谢回答, 算法的推导过程啥的对初学者来说要不要深究?lz 啃数学好吃力
. more info on 1point3acres.com
如果只是学习,我认为不要。如果以后做相关研究,需要深入理解算法。
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readman 发表于 2014-3-22 12:50:33 | 显示全部楼层
随风追梦zcx 发表于 2014-3-22 12:49
如果只是学习,我认为不要。如果以后做相关研究,需要深入理解算法。
. more info on 1point3acres.com
coursera林轩田《机器学习基石
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 楼主| dsqx71 发表于 2014-3-22 12:56:22 | 显示全部楼层
随风追梦zcx 发表于 2014-3-22 12:49
如果只是学习,我认为不要。如果以后做相关研究,需要深入理解算法。
. 鐣欏鐢宠璁哄潧-涓浜╀笁鍒嗗湴
搜噶。。。刚才看了下你的定位贴,发现你也是ee 电子信息工程的。。。。请教下,信号处理的知识对于ML有帮助吗? 在知乎上看到有人说,信号处理转ML 可以以多媒体特征处理为切入点。
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随风追梦zcx 发表于 2014-3-22 13:00:35 | 显示全部楼层
dsqx71 发表于 2014-3-22 12:56
搜噶。。。刚才看了下你的定位贴,发现你也是ee 电子信息工程的。。。。请教下,信号处理的知识对于ML有帮 ...
. From 1point 3acres bbs
信号处理都是数学变换之类的,可能有相通的地方。EE下也有做machine learning的,只是应用方向不一样。信号处理研究具体我也不清楚,没有接触过。我现在主要做data mining。
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小K 发表于 2014-3-22 13:13:38 | 显示全部楼层
elements of statistical learning 有一本针对本科生,用R实践较多的
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Poalo 发表于 2014-3-23 01:07:17 | 显示全部楼层
maximum entropy都跑到研究生难度的信息论里了,推倒要用real analysis和advanced stat,没有很强的数学背景一般人学习来都困难. Optimization理论也需要stochastic process的基础啊!
我觉得先不用管复杂的统计理论,信息论等.毕竟这些都是研究生层次的课.特征值本身就是数学领域的一个尖端研究方向.
可以从最简单的线代开始,一般的线代就够用.然后real analysis,stochastic process,information theory等等
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Poalo 发表于 2014-3-23 01:09:26 | 显示全部楼层
随风追梦zcx 发表于 2014-3-22 13:00
信号处理都是数学变换之类的,可能有相通的地方。EE下也有做machine learning的,只是应用方向不一样。信 ...

其实我觉得控制论里的自适应控制也是机器学习.另外还有mp4编码,通信理论中的LPC.
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Poalo 发表于 2014-3-23 01:12:09 | 显示全部楼层
dsqx71 发表于 2014-3-22 12:56
搜噶。。。刚才看了下你的定位贴,发现你也是ee 电子信息工程的。。。。请教下,信号处理的知识对于ML有帮 ...

有用,但是远远不够.你可以去看一些会议的paper就会发现里面全是数学,统计,跟信号处理其实关系不大.
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 楼主| dsqx71 发表于 2014-3-23 12:11:18 来自手机 | 显示全部楼层
Poalo 发表于 2014-3-23 01:07
maximum entropy都跑到研究生难度的信息论里了,推倒要用real analysis和advanced stat,没有很强的数学背景一 ...

很感谢你 , 明白了该怎么做了
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Argons 发表于 2014-4-3 22:51:06 | 显示全部楼层
Machine learning的数学基础:. 鐗涗汉浜戦泦,涓浜╀笁鍒嗗湴
Linear Algebra:跟完MIT OCW Pro. Strang的 Linear Algebra and its Applications
Statistics: 国内教材的话陈希孺先生的《概率论与数理统计》一书吃透学习一般的ML算法已足够,深入可参考Berger的Statistical Inference. from: 1point3acres.com/bbs
Optimization:Stanford的Boyd开的Convex Optimization课程及他本人写的教材,另参考Numerical Optimization一书. 鐗涗汉浜戦泦,涓浜╀笁鍒嗗湴

Machine Learning书籍:
Frequentist观点:The Elements of Statistical Learning
Bayesian观点:Pattern Recognition and Machine Learning. 鐗涗汉浜戦泦,涓浜╀笁鍒嗗湴
难度更大更全面的:Machine Learning: A probablistic perspective, 基本已经跟进到当下学届最前沿的内容了, e.g. Deep Learning-google 1point3acres
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 楼主| dsqx71 发表于 2014-4-12 17:34:22 | 显示全部楼层
Argons 发表于 2014-4-3 22:51
Machine learning的数学基础:
Linear Algebra:跟完MIT OCW Pro. Strang的 Linear Algebra and its Appli ...
. more info on 1point3acres.com
多谢了。。。。。。
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