如何自学机器学习？

自学机器学习可以按照以下步骤进行：

一、基础知识准备

数学基础：

高等数学：学习微积分（包括导数、微分、积分等）、极限、级数等基本概念。这些知识是后续学习算法和优化方法的基础。

线性代数：掌握矩阵运算、特征值和特征向量、线性方程组等。线性代数在机器学习中非常重要，特别是在处理多维数据和矩阵运算时。

概率论与统计学：理解概率分布、假设检验、贝叶斯定理等统计知识。统计学是机器学习处理数据和分析数据的重要工具。

相关书籍：

机器学习的数学

本书的目标是帮助读者全面、系统地学习机器学习所必须的数学知识。全书由8章组成，力求精准、最小地覆盖机器学习的数学知识。包括微积分，线性代数与矩阵论，概率论，信息论，随机过程，以及图论。本书从机器学习的角度讲授这些数学知识，对它们在该领域的应用举例说明，使读者对某些抽象的数学知识和理论的实际应用有直观、具体的认识。 本书内容紧凑，结构清晰，深入浅出，讲解详细。可用作计算机、人工智能、电子工程、自动化、数学等相关专业的教材与教学参考书。对人工智能领域的工程技术人员与产品研发人员，本书也有很强的参考价值。对于广大数学与应用的数学爱好者，本书亦为适合自学的读本。

程序员的数学基础 Python实战

数学知识对编程很有用，但是很多写给程序员的数学书都比较难。我们为什么不从基础的数学知识开始学习呢？

本书尽力在计算机的世界中，告诉大家“数学可以怎样用”或者“数学可以解决什么问题”，还尝试用简单的 Python 程序来展示实际的效果，帮助大家找到一种“原来如此”的感觉，从而掌握相关的数学知识。本书不仅解释了数学理论，还解释了使用 Python 编写的程序中的计算、证明和理论验证。

本书的主要目标是让数学变得易懂！程序员或者是想要成为程序员的高中生、大学生，以及对机器学习和人工智能感兴趣的初学者，甚至是数学基础薄弱的读者都适合阅读本书。

数学之美 第三版

数学既是对于自然界事实的总结和归纳，又是抽象思考的结果。在《数学之美》里，吴军博士集中阐述了他对数学和信息处理这些专业学科的理解，把数学在IT领域，特别是语音识别、自然语言处理和信息搜索等方面的美丽之处予以了精彩表达，这些都是智能时代的热门技术话题。

本书还用了大量篇幅介绍各个领域的典故，是文科生也可以看懂的科普读物。成为一个领域的大师有其偶然性，但更有其必然性。其必然性就是大师们的思维方法。通过本书，可以了解他们的平凡与卓越，理解他们取得成功的原因，感受那些真正懂得数学之美的人们所拥有的美好人生。

本书先后荣获国家图书馆第八届文津图书奖、第五届中华优秀出版物奖图书提名奖、入选“2014年向全国青少年推荐百种优秀图书书目”、第一版曾荣获2012-2013年度全行业畅销书，《数学之美》多次被推选为必读书。《数学之美》给广大读者，尤其是在校读大学甚至读高中的年轻人带去了美的数学启示，作者更希望中国做工程的年轻人，能够从《数学之美》中体会到在信息技术行业做事情的正确方法，以便在职业和生活上都获得成功。

编程基础：

学习一门编程语言，如Python。Python简洁的语法和丰富的第三方库（如NumPy、Pandas、Matplotlib等）非常适合机器学习领域。

掌握Python的基本语法、数据结构、函数、面向对象编程等。

二、机器学习核心知识学习

基本概念：

了解监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习等基本概念。

理解模型、特征、目标（标签）、训练、预测等机器学习中的关键术语。

经典算法：

学习线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等经典机器学习算法。

理解这些算法的原理、应用场景和优缺点。

神经网络与深度学习：

学习神经网络的基本原理、前向传播和反向传播算法。

掌握TensorFlow或PyTorch等深度学习框架的使用方法。

了解卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM、GRU）、生成对抗网络（GAN）等深度学习模型。

相关书籍

本书旨在向读者交付有关深度学习的交互式学习体验。书中不仅阐述深度学习的算法原理，还演示它们的实现和运行。与传统图书不同，本书的每一节都是一个可以下载并运行的 Jupyter记事本，它将文字、公式、图像、代码和运行结果结合在了一起。此外，读者还可以访问并参与书中内容的讨论。

全书的内容分为3个部分：第一部分介绍深度学习的背景，提供预备知识，并包括深度学习基础的概念和技术；第二部分描述深度学习计算的重要组成部分，还解释近年来令深度学习在多个领域大获成功的卷积神经网络和循环神经网络；第三部分评价优化算法，检验影响深度学习计算性能的重要因素，并分别列举深度学习在计算机视觉和自然语言处理中的重要应用。

机器学习精讲 全彩印刷

本书用简短的篇幅、精炼的语言，讲授机器学习领域必备的知识和技能。全书共11章和一个术语表，依次介绍了机器学习的基本概念、符号和定义、算法、基本实践方法、神经网络和深度学习、问题与解决方案、进阶操作、非监督学习以及其他学习方式等，涵盖了监督学习和非监督学习、支持向量机、神经网络、集成学习、梯度下降、聚类分析、维度降低、自编码器、迁移学习、强化学习、特征工程、超参数调试等众多核心概念和方法。全书最后给出了一个较为详尽的术语表。

本书能够帮助读者了解机器学习是如何工作的，为进一步理解该领域的复杂问题和进行深入研究打好基础。本书适合想要学习和掌握机器学习的软件从业人员、想要运用机器学习技术的数据科学家阅读，也适合想要了解机器学习的一般读者参考。

PyTorch深度学习实战

虽然很多深度学习工具都使用Python，但PyTorch 库是真正具备Python 风格的。对于任何了解NumPy 和scikit-learn 等工具的人来说，上手PyTorch 轻而易举。PyTorch 在不牺牲高级特性的情况下简化了深度学习，它非常适合构建快速模型，并且可以平稳地从个人应用扩展到企业级应用。由于像苹果、Facebook和摩根大通这样的公司都使用PyTorch，所以当你掌握了PyTorth，就会拥有更多的职业选择。
本书是教你使用 PyTorch 创建神经网络和深度学习系统的实用指南。它帮助读者快速从零开始构建一个真实示例：肿瘤图像分类器。在此过程中，它涵盖了整个深度学习管道的关键实践，包括 PyTorch张量 API、用 Python 加载数据、监控训练以及将结果进行可视化展示。

本书主要内容：

（1）训练深层神经网络；

（2）实现模块和损失函数；

（3）使用 PyTorch Hub 预先训练的模型；

（4）探索在 Jupyter Notebooks 中编写示例代码。

动手学机器学习

本书系统介绍了机器学习的基本内容及其代码实现，是一本着眼于机器学习教学实践的图书。

本书包含4个部分：第一部分为机器学习基础，介绍了机器学习的概念、数学基础、思想方法和简单的机器学习算法；第二部分为参数化模型，讲解线性模型、神经网络等算法；第三部分为非参数化模型，主要讨论支持向量机和决策树模型及其变种；第四部分为无监督模型，涉及聚类、降维、概率图模型等多个方面。本书将机器学习理论和实践相结合，以大量示例和代码带领读者走进机器学习的世界，让读者对机器学习的研究内容、基本原理有基本认识，为后续进一步涉足深度学习打下基础。

本书适合对机器学习感兴趣的专业技术人员和研究人员阅读，同时适合作为人工智能相关专业机器学习课程的教材。

三、实践与应用

数据集选择：

选择公开数据集进行实践，如MNIST手写数字识别、CIFAR-10图像分类等。

学习如何收集、清洗和预处理数据。

模型训练与调优：

通过调整超参数、使用交叉验证等方法优化模型性能。

学习如何评估模型的准确性和鲁棒性。

实战项目：

参加Kaggle、天池等机器学习竞赛，提升实战能力。

参与GitHub上的开源项目，贡献自己的代码和想法。

尝试将机器学习应用于实际问题，如数据分析与挖掘、自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域。

更多相关书籍推荐

Python神经网络编程

本书从简单的思路着手，详细介绍了理解神经网络如何工作所必须的基础知识。第一部分介绍基本的思路，包括神经网络底层的数学知识，第2部分是实践，介绍了学习Python编程的流行和轻松的方法，从而逐渐使用该语言构建神经网络，以能够识别人类手写的字母，特别是让其像专业人员所开发的网络那样地工作。第3部分是扩展，介绍如何将神经网络的性能提升到工业应用的层级，甚至让其在Raspberry Pi上工作。

人工智能算法 卷3 深度学习和神经网络

自早期以来，神经网络就一直是人工智能的支柱。现在，令人兴奋的新技术（例如深度学习和卷积）正在将神经网络带入一个全新的方向。在本书中，我们将演示各种现实世界任务中的神经网络，例如图像识别和数据科学。我们研究了当前的神经网络技术，包括ReLU 激活、随机梯度下降、交叉熵、正则化、Dropout 及可视化等。

深度强化学习实战

本书先介绍深度强化学习的基础知识及相关算法，然后给出多个实战项目，以期让读者可以根据环境的直接反馈对智能体加以调整和改进，提升运用深度强化学习技术解决实际问题的能力。

本书涵盖深度Q网络、策略梯度法、演员-评论家算法、进化算法、Dist-DQN、多智能体强化学习、可解释性强化学习等内容。本书给出的实战项目紧跟深度强化学习技术的发展趋势，且所有项目示例以Jupter Notebook样式给出，便于读者修改代码、观察结果并及时获取经验，能够带给读者交互式的学习体验。

本书适合有一定深度学习和机器学习基础并对强化学习感兴趣的读者阅读。

TensorFlow机器学习

TensorFlow是Google所主导的机器学习框架，也是机器学习领域研究和应用的热门对象。

本书主要介绍如何通过TensorFlow来构建真实世界的机器学习系统，旨在让读者学以致用，能尽快地上手项目。本书的特色是通过实例来向读者介绍TensorFlow的经典知识。本书共有12章，包含手写识别器、猫狗分类器、翻译器、文本含义查找、金融中的机器学习、医疗应用等多个实例，完整地向读者展示了实现机器学习应用的全流程。

本书适合想要学习、了解TensorFlow和机器学习的读者阅读。如果读者知道基本的机器学习概念，并对Python语言有一定的了解，那么能够更加轻松地阅读本书。