Deep Learning Specialization on Coursera

如何学好机器学习?

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52nlp有个读者留言:

“你好,我正在学习语音信号处理方面内容
感觉各种模型及算式不太理解,请教下这方面内容应如何掌握,是否需要别的预备知识”

觉得这个问题很有共性,就在我爱公开课上抛出来了。事实上我个人也是在摸索中,不过有一些心得,所以以下的回答,权当抛砖引玉:

个人觉得,首先需掌握线性代数,微积分,概率统计等数学课程基本知识,这是理解这些模型的前提;

Coursera上的Andrew Ng机器学习课程对于上述数学要求不高,并且介绍了基本的线性代数知识,是机器学习很好的入门材料;

进一步的学习可以看看Andrew Ng在斯坦福大学的授课视频和相关材料,这个可以看作是进阶课程,对数学有进一步的要求;

另外一个就是可以重点看看PRML:Pattern recognition and machine learning,有很多人推崇这本书,不过依然要求一定的数学基础, 总之数学很重要,非常重要,特别重要。

欢迎大家在补充,非常感谢!

时间: 2012年 5月 24日 分类:机器学习 作者: 52nlp (3,230 基本)
编辑 2012年 5月 24日 作者:52nlp

1个回答

+1投票
这个真的只是应该在研一完成的任务,路漫漫其修远,培养创新思维也很重要!
已回复 2012年 6月 5日 作者: 匿名用户
如果还在学生时代,好好打基础,等工作了留给自己学习的时间真的很好。
NLPJob

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