请教下本科生怎么自学机器学习？

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。。。。。。

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
   

Machine learning的数学基础：
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
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

Machine Learning书籍：
Frequentist观点：The Elements of Statistical Learning
Bayesian观点：Pattern Recognition and Machine Learning
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

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。

随风追梦zcx 发表于 2014-3-22 12:30
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《Mac ...

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

dsqx71 发表于 2014-3-22 12:47
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

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。

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。

coursera林轩田《机器学习基石

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。

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。

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 ...

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。

elements of statistical learning 有一本针对本科生，用R实践较多的

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

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.