机器学习40篇－开篇词－打通修炼机器学习的任督二脉

分享一个大牛的人工智能教程。零基础通俗易懂风趣幽默希望你也加入到人工智能的队伍中来请轻击人工智能教程​https://www.captainai.net/troubleshooter在新进展层出不穷的今日机器学习依然占据着人工智能的核心地位迅猛的发展势头也让现在的机器学习领域充斥着各种听起来狂拽酷炫的新玩意儿。但阳光之下再无新事再炫目的技术归根结底都是基本模型与方法在具体领域问题上的组合而理解这些基本模型与方法才是掌握机器学习也是掌握任何一门学问的要义所在。既然机器学习领域的文献论著已经汗牛充栋这个专栏和它们的区别又在哪里呢在我看来是融 会贯通的系统性。不少关于机器学习的文献虽然深入阐释了不同模型的原理但对它们之间的关联 却缺少清晰的解释从而使内容的组织流于模型展览仿佛一串没能串成项链的珍珠宝石。实际上所有模型就像龙生九子一样都是从基本模型出发根据不同改进方法衍生出来。所以这个 专栏最重要的任务就是帮助你把握不同模型之间的内在关联让你形成观察机器学习的宏观视角找准进一步理解与创新的方向。在内容上“机器学习”分为3个模块。第一个模块是机器学习概观介绍机器学习中超脱于具体模型和方法之上的一些共性问题将从概率的两大派别开始。众所周知概率在机器学习中扮演着核心角色而频率学派与贝叶斯学派对概率迥异的认知也将机器学习一分为二发展出两套完全不同的理论体系。正所谓兼听则明偏信则暗理解机器学习时应该看到这同一枚硬币的两面以获得完整的认知。除此之外本模块还涵盖了计算学习等机器学习的理论问题以及关于模型和特征的一些实验主题。第二个模块将讨论频率学派发展出的机器学习理论——统计学习。统计机器学习的核心是数据它既从数据中来利用不同的模型去拟合数据背后的规律也到数据中去用拟合出的规律去推断和预测未知的结果。统计学习中最基础的模型是线性回归几乎所有其他模型都是从不同角度对线性 回归模型做出的扩展与修正。因此在这个模块中我将以线性模型为主线和你一起浏览它的万千变化观察从简单线性回归到复杂深度网络的发展历程。第三个模块将讨论贝叶斯学派发展出的机器学习理论——符号学习也就是概率图模型。和基于数据的统计学习相比基于关系的图模型更多地代表了因果推理的发展方向。贝叶斯主义也需要计算待学习对象的概率分布但它利用的不是海量的具体数据而是变量之间的相关关系、每个变量的先验分布和大量复杂的积分技巧。在这个模块中我将围绕概率图模型中的表示、推断、学习三大问题展开介绍认识贝叶斯面纱下的机器学习。除了理论之外在介绍模型时我还会穿插一些基于Python语言的简单实例以加强理解。这些实例会应用诸如Scikit-Learn和PyMC等比较成熟的第三方库通过调用现成的类来实现不同模型的功能。Python语言的一大优势就是功能丰富又强大的第三方库将它们束之高阁未免暴殄天物。在快速实现的基础上再进一步深入钻研核心代码也是比较合理的学习路径。理解机器学习绝不是简单地了解几个时髦概念而是要将前沿和基础融会贯通从中发现贯穿学科发展的脉络。这个专栏不是乾坤大挪移这种水平的内功心法但如果能打通你修炼机器学习的任督二脉它的价值就实现了。