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机器学习实践指南

你可能在各种应用中听说过机器学习machine learning(ML),比如垃圾邮件过滤、光学字符识别(OCR)和计算机视觉。

开启机器学习之旅是一个涉及多方面的漫长旅途。对于新手,有很多的书籍,有学术论文,有指导练习,有独立项目。在这些众多的选择里面,很容易迷失你最初想学习的目标。

所以在今天的文章中,我会列出 7 个步骤(和 50 多个资源)帮助你开启这个令人兴奋的计算机科学领域的大门,并逐渐成为一个机器学习高手。

请注意,这个资源列表并不详尽,只是为了让你入门。 除此之外,还有更多的资源。

1、 学习必要的背景知识

你可能还记得 DataCamp 网站上的学习数据科学这篇文章里面的信息图:数学和统计学是开始机器学习(ML)的关键。 基础可能看起来很容易,因为它只有三个主题。 但不要忘记这些实际上是三个广泛的话题。

在这里需要记住两件非常重要的事情:

  • 首先,你一定会需要一些进一步的指导,以了解开始机器学习需要覆盖哪些知识点。
  • 其次,这些是你进一步学习的基础。 不要害怕花时间,有了这些知识你才能构建一切。

第一点很简单:学习线性代数和统计学是个好主意。这两门知识是必须要理解的。但是在你学习的同时,也应该尝试学习诸如最优化和高等微积分等主题。当你越来越深入 ML 的时候,它们就能派上用场。

如果是从零开始的,这里有一些入门指南可供参考:

统计学是学习 ML 的关键之一

如果你更多喜欢阅读书籍,请参考以下内容:

然而,在大多数情况下,你已经对统计学和数学有了一个初步的了解。很有可能你已经浏览过上面列举的的那些资源。

在这种情况下,诚实地回顾和评价你的知识是一个好主意,是否有一些领域是需要复习的,或者现在掌握的比较好的?

如果你一切都准备好了,那么现在是时候使用 R 或者 Python 应用这些知识了。作为一个通用的指导方针,选择一门语言开始是个好主意。另外,你仍然可以将另一门语言加入到你的技能池里。

为什么这些编程知识是必需的?

嗯,你会看到上面列出的课程(或你在学校或大学学习的课程)将为你提供关于数学和统计学主题的更理论性的介绍(而不是应用性的)。 然而,ML 非常便于应用,你需要能够应用你所学到的所有主题。 所以最好再次复习一遍之前的材料,但是这次需要付诸应用。

如果你想掌握 R 和 Python 的基础,可以看以下课程:

当你打牢基础知识后,请查看 DataCamp 上的博客 Python 统计学:40+ 数据科学资源。 这篇文章提供了统计学方面的 40 多个资源,这些资源都是你开始数据科学(以及 ML)需要学习的。

还要确保你查看了关于向量和数组的 这篇 SciPy 教程文章,以及使用 Python 进行科学计算的研讨会

要使用 Python 和微积分进行实践,你可以了解下 SymPy 软件包

2、 不要害怕在 ML 的“理论”上浪费时间

很多人并不会花很多精力去浏览理论材料,因为理论是枯燥的、无聊的。但从长远来看,在理论知识上投入时间是至关重要的、非常值得的。 你将会更好地了解机器学习的新进展,也能和背景知识结合起来。 这将有助于你保持学习积极性。

此外,理论并不会多无聊。 正如你在介绍中所看到的,你可以借助非常多的资料深入学习。

书籍是吸收理论知识的最佳途径之一。 它们可以让你停下来想一会儿。 当然,看书是一件非常平静的事情,可能不符合你的学习风格。 不过,请尝试阅读下列书籍,看看它是否适合你:

  • 机器学习教程Machine Learning textbook, Tom Mitchell 著,书可能比较旧,但是却很经典。这本书很好的解释介绍了机器学习中最重要的课题,步骤详尽,逐层深入。
  • 机器学习: 使数据有意义的算法艺术和科学Machine Learning: The Art and Science of Algorithms that Make Sense of Data(你可以在这里看到这本书的幻灯片版本):这本书对初学者来说非常棒。 里面讨论了许多实践中的应用程序,其中有一些是在 Tom Mitchell 的书中缺少的。
  • 机器学习之向往Machine Learning Yearning :这本书由吴恩达Andrew Ng编写的,仍未完本,但对于那些正在学习 ML 的学生来说,这一定是很好的参考资料。
  • 算法与数据结构Algorithms and Data Structures  由 Jurg Nievergelt 和 Klaus Hinrichs 著。
  • 也可以参阅 Matthew North 的面向大众的数据挖掘Data Mining for the Masses。 你会发现这本书引导你完成一些最困难的主题。
  • 机器学习介绍Introduction to Machine Learning  由 Alex Smola 和 S.V.N. Vishwanathan 著。

花些时间看书并研究其中涵盖的资料

视频和慕课对于喜欢边听边看来学习的人来说非常棒。 慕课和视频非常的多,多到可能你都很难找到适合你的。 下面列出了最知名的几个:

在这一点上,重要的是要将各种独立的技术融会贯通,形成整体的结构图。 首先了解关键的概念:监督学习supervised learning无监督学习unsupervised learning的区别、分类和回归等。 手动(书面)练习可以派上用场,能帮你了解算法是如何工作的以及如何应用这些算法。 在大学课程里你经常会找到一些书面练习,可以看看波特兰州立大学的 ML 课程

3、 开始动手

通过看书和看视频了解理论和算法都非常好,但是需要超越这一阶段,就要开始做一些练习。你要学着去实现这些算法,应用学到的理论。

首先,有很多介绍 Python 和 R 方面的机器学习的基础知识。当然最好的方法就是使用交互式教程:

还请查看以下静态的(非互动的)教程,这些需要你在 IDE 中操作:

除了教程之外,还有一些课程。参加课程可以帮助你系统性地应用学到的概念。 经验丰富的导师很有帮助。 以下是 Python 和机器学习的一些互动课程:

  • 用 scikit-learn 做监督学习: 学习如何构建预测模型,调整参数,并预测在未知数据上执行的效果。你将使用 Scikit-Learn 操作真实世界的数据集。
  • 用 Python 做无监督学习: 展示给你如何从未标记的数据集进行聚类、转换、可视化和提取关键信息。 在课程结束时,还会构建一个推荐系统。
  • Python 深度学习: 你将获得如何使用 Keras 2.0 进行深度学习的实践知识,Keras 2.0 是前沿的 Python 深度学习库 Keras 的最新版本。
  • 在 Python 中应用机器学习: 将学习者引入到机器学习实践中,更多地关注技术和方法,而不是这些方法背后的统计学知识。

理论学习之后,花点时间来应用你所学到的知识。

对于那些正在学习 R 语言机器学习的人,还有这些互动课程:

  • 机器学习介绍 可以让你宏观了解机器学习学科最常见的技术和应用,还可以更多地了解不同机器学习模型的评估和训练。这门课程剩下的部分重点介绍三个最基本的机器学习任务: 分类、回归和聚类。
  • R 语言无监督学习 ,用 R 语言从 ML 角度提供聚类和降维的基本介绍。 可以让你尽快获得数据的关键信息。
  • 实操机器学习涵盖了构建和应用预测功能的基本组成部分,其重点是实际应用。

最后,还有很多书籍以偏向实践的方式介绍了 ML 主题。 如果你想借助书籍内容和 IDE 来学习,请查看这些书籍:

4、 练习

实践比使用 Python 进行练习和修改材料更重要。 这一步对我来说可能是最难的。 在做了一些练习后看看其他人是如何实现 ML 算法的。 然后,开始你自己的项目,阐述你对 ML 算法和理论的理解。

最直接的方法之一就是将练习的规模做得更大些。 要做一个更大的练习,就需要你做更多的数据清理和功能工程。

熟能生巧。

5、 项目

虽然做一些小的练习也不错,但是在最后,您需要做一个项目,可以在其中展示您对使用到的 ML 算法的理解。

最好的练习是实现你自己的 ML 算法。 您可以在以下页面中阅读更多关于为什么您应该做这样的练习,以及您可以从中学到什么内容:

接下来,您可以查看以下文章和仓库。 可以从中获得一些灵感,并且了解他们是如何实现 ML 算法的。

开始时项目可能会很难,但是可以极大增加你的理解。

6、 不要停止

对 ML 的学习永远不能停止,即使你在这个领域工作了十年,总是有新的东西要学习,许多人都将会证实这一点。

例如,ML 趋势,比如深度学习deep learning现在就很受欢迎。你也可以专注于那些现在不怎么火,但是将来会火的话题上。如果你想了解更多,可以看看这个有趣的问题和答案

当你苦恼于掌握基础知识时,你最先想到的可能不是论文。 但是它们是你紧跟最新研究的一个途径。 论文并不适合刚刚开始学习的人,但是绝对适合高级人员。

其他技术也是需要考虑的。 但是当你刚开始学习时,不要担心这些。 例如,您可以专注于 Python 或 R 语言 (取决于你已经知道哪一个),并把它到你的技能池里。 你可以通过这篇文章来查找一些感兴趣的资源。

如果您还想转向大数据,您可以考虑研究 Spark。 这里有一些有趣的资源:

其他编程语言,比如 Java、JavaScript、C 和 C++ 在 ML 中越来越重要。 从长远来看,您可以考虑将其中一种语言添加到学习列表中。 你可以使用这些博客文章来指导你选择:

学无止境。

7、 利用一切可以利用的资源

机器学习是一个充满难度的话题,有时候可能会让你失去动力。 或者也许你觉得你需要点改变。 在这种情况下,请记住,有很多资源可以让你打消掉这种想法。 查看以下资源:

播客是可以让你继续你的 ML 旅程,紧跟这个领域最新的发展的伟大资源:

当然,还有更多的播客。

文档和软件包源代码是深入了解 ML 算法的实现的两种方法。 查看这些仓库:

  • Scikit-Learn:知名的 Python ML 软件包
  • Keras: Python 深度学习软件包
  • caret: 非常受欢迎的用于分类和回归训练 R 软件包

可视化是深入 ML 理论的最新也是最流行的方式之一。 它们对初学者来说非常棒,但对于更高级的学习者来说也是非常有趣的。 你肯定会被下面这些可视化资源所吸引,它们能让你更加了解 ML 的工作原理:

学习中的一些变化更加能激励你。

现在你可以开始了

现在一切都取决于你自己了。学习机器学习是一个持续的过程,所以开始的越早就会越好。 运用你手边的一切工具开始吧。 祝你好运,并确保让我们知道你的进步。

这篇文章是我基于 Quora 问题(小白该如何开始机器学习)给出的答案。


作者简介:

Karlijn Willems,数据科学记者


via: https://medium.freecodecamp.org/how-machines-learn-a-practical-guide-203aae23cafb

作者:Karlijn Willems 译者:Flowsnow 校对:wxy

本文由 LCTT 原创编译,Linux中国 荣誉推出

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