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摘要: 在今天的文档中,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。

机器学习实践指南

在今天的文档中,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。
-- Karlijn Willems


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编译自 | https://medium.freecodecamp.org/how-machines-learn-a-practical-guide-203aae23cafb 
 作者 | Karlijn Willems
 译者 | Flowsnow


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[1]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:


Khan 学院[2] 对于初学者是非常好的资源,可以考虑学习他们的线性代数和微积分课程。
? 在 麻省理工学院 OpenCourseWare[3] 网站上学习线性代数[4] 课程。
Coursera course[5] 网站上对描述统计学、概率论和推论统计学的介绍内容。


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:


线性代数及其应用Linear Algebra and Its Applications[6]
应用线性代数Applied Linear Algebra[7]
线性代数解决的 3000 个问题3,000 Solved Problems in Linear Algebra[8]
麻省理工学院在线教材[9]


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:


? DataCamp 上关于 Python 或者 R 的介绍性课程: Python 语言数据科学介绍[10] 或者 R 语言编程介绍[11]
? Edx 上关于 Python 或者 R 的介绍性课程: Python 语言数据科学介绍[12] 和 R 语言数据科学介绍[13]
? 还有很多其他免费的课程。查看 Coursera[14] 或者 Codeacademy[15] 了解更多。


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[16]。 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[17]文章,以及使用 Python 进行科学计算的研讨会[18]

要使用 Python 和微积分进行实践,你可以了解下 SymPy 软件包[19]

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[20], 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[21]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[22] :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[23]  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[24]。 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[25]  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:


这个著名的机器学习慕课[26],是吴恩达Andrew Ng讲的,介绍了机器学习及其理论。 别担心,这个慕课讲的非常好,一步一步深入,所以对初学者来说非常适用。
麻省理工学院 Open Courseware 的 6034 课程的节目清单[27],已经有点前沿了。 在你开始本系列之前,你需要做一些 ML 理论方面的准备工作,但是你不会后悔的。


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[28]

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:


Python 机器学习:Scikit-Learn 教程[29],在这篇教程里面,你可以学到使用 Scikit-Learn 构建模型的 KMeans 和支持向量机(SVM)相关的知名算法。
给初学者的 R 语言机器学习教程[30] 用 R 中的类和 caret 包介绍机器学习。
? [Keras 教程:Python 深度学习25[31] 涵盖了如何一步一步的为分类和回归任务构建多层感知器(MLP)。


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:


循序渐进:Python 机器学习[32]: 一步一步地学习 Scikit-Learn。
循序渐进:使用 Keras 开发你的第一个神经网络[33]: 按这个教程一步一步地使用 Keras 开发你的第一个神经网络。
? 你可以考虑看更多的教程,但是机器学习精要[34]这篇教程是非常好的。


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[35]: 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[36]: 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[37]: 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[38]: 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[39] 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[40] ,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[41]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:


Python 机器学习Python Machine Learning Book[42],Sebastian Raschka 著。
人工神经网络与深度学习导论:Python 应用实用指南Introduction to Artificial Neural Networks and Deep Learning: A Practical Guide with Applications in Python[43],Sebastian Raschka 著。
R 语言机器学习Machine Learning with R[44],Brett Lantz 著。


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。


? 从 Kaggle[45] 开始。 如果你需要额外的帮助来征服所谓的“数据恐惧”,请查看 Kaggle 的 Python 机器学习教程[46] 和 Kaggle 的 R 语言机器学习教程[47]。 这些将带给您快速的提升。
? 此后,你也可以自己开始挑战。 查看这些网站,您可以在其中找到大量的 ML 数据集:UCI 机器学习仓库[48]用于机器学习的公开数据集[49] 和 data.world[50]


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:


为什么有许多先进的 API,比如 tensorflow,还需要自己手动实现机器学习的算法?[51]
为什么要从头开始实现机器学习算法?[52]
使用 Python 从头开始实现一个分类器,我能从中学到什么?[53]


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。


如何实现机器学习算法[54]
从头开始学习机器学习[55]
从头开始学习机器学习算法[56]


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[57]

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。


20 篇最新的机器学习和深度学习领域的顶级研究论文[58]
机器学习研究杂志[59]
优秀的深度学习论文[60]
机器学习的一些最好的研究论文和书籍[61]


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:


在 R 语言中使用 sparklyr 来了解 Spark[62]
Spark 数据科学与工程[63]
介绍 Apache Spark[64]
Apache Spark 分布式机器学习[65]
用 Apache Spark 进行大数据分析[66]
初学者指南:用 Python 操作 Apache Spark[67]
PySpark RDD 速查表[68]
PySpark SQL 速查表[69]


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:


机器学习和数据科学最流行的编程语言[70]
机器学习和数据科学最流行的语言是...[71]


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:


谈论机器[72]
数据怀疑论者[73]
线性化[74]
本周的机器学习及 AI[75]
机器学习 101[76]


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[77]:知名的 Python ML 软件包
Keras[78]: Python 深度学习软件包
caret[79]: 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:


机器学习的可视化介绍[80]
Distill[81] 使 ML 研究清晰,动态和生动。
? 如果你想玩下神经网络架构,可以看下 Tensorflow - 神经网络游乐场[82]
? 更多的看这里:机器学习算法最佳的可视化方法是什么?[83]


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[84])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[85] 译者:Flowsnow 校对:wxy

本文由 LCTT 原创编译,Linux中国 荣誉推出


LCTT 译者
Flowsnow
共计翻译:9 篇
贡献时间:667 天

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