机械设备培训内容模板图，机械设备培训内容模板图片

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如何入门机器学习？

谢邀！个人认为机器学习最开始需要培养兴趣，要是一开始就一大堆公式算法什么的，看着头晕。所以可以从使用KMeans对客户分类这样的实践开始，培养兴趣。

之后的机器学习需要从理论，编程方面抓起并结合实践，提高掌握程度。具体介绍一下这部分的知识点吧。

理论基础

数学基础

概率论

统计学

线性代数

写个简单的入门贴：

机器学习，机器运用一套通用的算法——泛型算法，自动建立起数据逻辑。

For example：

用于分类的泛型算法是能够把一组数据分门别类的，比如识别手写输入和区分垃圾邮件都可以用分类的泛型算法来实现，

此时，可以把机器学习算法看成一个黑盒子，两个任务输入的数据不一样，中间经过机器学习算法的作用，输出不同的结果。

机器学习可以分为有监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习等。这里的监督其实是指用来训练机器学习模型的数据是有标注的，而无监督学习就是没有标注数据，半监督学习是二者的结合，强化学习是对外界环境给的激励或惩罚信号学习自身的策略。下面咱们先从有监督学习开始：

假设，你现在是房地产经纪人，需要对房子进行相对准确的估价。你有一些所在城市三个月内房产交易的信息数据，包括房间数目、房子大小、周边地区环境，以及交易价格等。因为涉及了几个因素，你可能需要一个程序来帮你做这件事情，输入这些相关的信息，程序就能预估出房子的价格。

那么建立一个能预估房价的应用程序，你需要把关于每间房子的数据信息——“训练数据”——输入你的机器学习算法中，算法就会得出用于解决这些数据关系的一套数学公式。这就有点像一份数学考试的答案纸被涂掉了所有的算术符号，就像下面这张图。

机器学习入门书籍：李航的统计学习、周志华西瓜书等，视频：台大林轩田的机器学习基石与技法；资料不在多，在这里自荐一波，一个有温度有情怀的公众号AlgorithmDeveloper，一起系统地自学机器学习，加油💪。

学习机器学习的入门方法包括以下几点：

1. 了解机器学习的基本概念和原理
2. 学习数学知识，特别是线性代数、微积分、统计学等
3. 熟悉常用的机器学习算法，如线性回归、决策树、SVM等
4. 实践，参加一些机器学习竞赛，项目或者练习题目
5. 学习相关的工具，如Python的机器学习库（如scikit-learn、TensorFlow等）。

总的来说，要成为一名机器学习工程师，需要一定的数学知识、代码实现能力和实践经验。

如果你想知道背后的原理，建议先温习数学知识：

1. 线性代数

2. 概率统计

3. 微积分，偏微分

4. 找一门知名的大学机器学习课程，比如斯坦福大学的

5. 深度学习

6. 神经网络（深度学习）

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