ML、DL、NLP基础知识怎么补？

目前在读ML相关研究生（course base), 课已经上的差不多马上就要毕业了但是感觉学校里的ml课非常仓促，都是泛泛而谈没有细节，只能知道个表皮，应付不了面试 （最近面了某大厂AS intern，面到稀里哗啦的）

网上查了一下ml八股文 也都是只有那些名词 没有具体的答案或者解释
请问怎么自己学习ml的基础知识呢？什么资源比较好呢？

谢谢

你想看基础的李宏毅老师的课可能也就前几章的比较有用，而且他的讲义和最新的research贴的很紧，我觉得最好的方式就是你对他聊的东西有一定了解了，之后再听，就发觉哦，这个知识点和我的以前的认识有差异了。 一般面试还真就是面八股文那些个问题。ml，dl的零碎东西太多了，其实只是为了对付面试，最快的就是把八股文上面的问题自己一个个上网查，之后做成笔记，之后看到同样的东西有人提了不同的知识点就再回来补充笔记。每天抽出两三个小时做笔记按照八股文那些问题找答案， 这样两个月，差不多每个点就可以来回梳理两三次了。kaggle里很多notes book， medium， towardsdatascience 那些tech blog都是不错的source，之后基础打得差不多了，就是开始看各大厂自己的tech blog看他们实际的应用例子了。 说实在话，research和实际应用还是离得挺远的。

b站搜索 李宏毅，看完你直接起飞，不起飞你找我

ML - ESL, PRML
DL - 花書 （Deep Learning - Ian Goodfellow)
NLP - Introduction to Natural Language Processing (Jacob Eisenstein)

项目名字里带ML 你也能拿AS面试的话 我觉得不至于一节statistical learning的课你都没上过 没好好学的话把讲义课件拿出来再看一遍

请问你都申什么岗位呀

小丑骑士 发表于 2022-2-22 23:19
b站搜索 李宏毅，看完你直接起飞，不起飞你找我

谢谢！已收藏 马上开始看

理论部分在B站上搜索“机器学习-白板推导系列”。一些理论知识推导的很详细

请问下楼主ms好找相关工作吗

除非面试中文，不建议通过中文学习。Andrew Ng 的ML入门可以了，DL specialization 系列也不错

读西瓜书。基本够用了。