机器学习开发者的现代化路径:不需要从统计学微积分开始

  1. 云栖社区>
  2. 大数据文摘>
  3. 博客>
  4. 正文

机器学习开发者的现代化路径:不需要从统计学微积分开始

小旋风柴进 2017-05-02 20:30:00 浏览1131
展开阅读全文

编者按:机器学习算法的传统学习路径,是从统计学、概率论、线性代数、微积分等多种数学知识开始,但专业程序员、机器学习爱好者、MachineLearningMastery.com网站大拿Jason Brownlee博士认为这种自下而上的方法停留在算法层面,没有考虑到软件开发和交付,不适合专业程序员,他在一篇文章中面向程序员介绍了一种有别于传统的机器学习入门攻略,让您能够简单、高效地实现从开发者到机器学习践行者的飞跃。CSDN将其节选翻译,包括传统学习方法为什么失灵,如何使用现代的方式和“单项最优”的工具与平台来处理实际的端到端的机器学习问题,以及如何规避常见的错误。原文标题为:面向程序员的机器学习:从开发者到机器学习践行者的飞跃。


传统方法的大错特错!

从统计学、概率论、线性代数、微积分等多种数学知识开始,这种自下而上的机器学习教学方法。













网友评论

登录后评论
0/500
评论
小旋风柴进
+ 关注
所属云栖号: 大数据文摘