admin 一、零基础非计算机专业学习机器学习，该怎么入门？
学习机器学习是一个需要一定的数学和编程基础的领域，但即使是零基础非计算机专业的人也可以通过自学和在线资源来入门。以下是一些建议：
建立数学基础： 机器学习涉及到统计学、线性代数、微积分等数学知识，建议先学习这些数学的基础知识。您可以通过在线课程、教科书或视频教程来学习相关数学知识。
学习编程： 机器学习中常用的编程语言包括Python和R语言，建议学习其中一种编程语言。您可以通过在线编程平台（如Codecademy、Coursera等）学习编程基础，并逐步深入学习机器学习编程。
学习机器学习基础知识： 了解机器学习的基本原理、常用算法和应用场景是入门的关键。可以通过阅读经典的机器学习教材（如《机器学习》、《统计学习方法》等）或参加在线机器学习课程来学习。
实践项目： 在学习的过程中，尝试做一些小型的机器学习项目来锻炼实践能力。可以通过开源数据集和机器学习平台（如Kaggle）来实践项目并与他人交流。
参加相关培训或课程： 如果条件允许，可以考虑参加一些线下或在线的机器学习培训课程，通过专业的指导来快速学习和提升技能。
二、编程入门该怎么学习？
第一：入门语言很重要
在目前很多高校的课程中，第一门跟编程有关的都是C语言，也有部分方向的专业有汇编语言，但对于自学来说，C语言时最好的入门语言。
第二：入门环境很重要
在刚开始学习时，如果没有一款好的编程环境支持，相信很多人都会打退堂鼓，目前高校中普遍使用的是VC++6.0（XP环境下），但是由于系统原因，目前主流的win7对其的兼容性不是很好，因此常常出现问题，这里我建议大家可以使用C-free，当然对于XP系统用户来说VC++6.0也是不错的选择。
第三：入门学习很重要
刚开始学习，不求深度理解，因为对语言的理解是建立在对硬件了解的基础上的，我们直接从高级语言开始上手，因此不要抓住某个点不放，先囫囵吞枣，整个看完这本书。并一步一步按照练习完成代码练习。
第四：学习方法很重
经典的东西不是一次两次就能学会的，这本书建议初学者至少学两遍，最困难的事情就是简单的重复，我相信，任何一个只要有心学编程又感觉自己学不会，把最简单的helloworld程序自己敲上十遍一定会有所感触。
第五：学习节奏很重要。 要养成良好的学习习惯，包括学习环境、学习时间段的选定，一定要保证持续性，尽量不要中途而废，相信自己一定能学好的。
三、机器学习该怎么选择模型
在进行机器学习时，选择合适的模型是至关重要的。不同的问题可能需要不同的算法和模型来解决，因此了解如何选择最适合的模型对于取得好的预测结果至关重要。介绍一些在选择机器学习模型时需要考虑的关键因素。
数据量和质量
机器学习模型选择的第一步是确定所拥有的数据量和数据质量。数据量较大时，通常可以使用更复杂的模型，如深度学习模型。然而，如果数据量有限，简单的模型可能更适合，以避免过拟合的问题。
问题类型
不同的问题类型需要不同类型的模型。例如，对于分类问题，您可能需要选择逻辑回归、决策树或支持向量机等模型；对于回归问题，则可以考虑线性回归、岭回归等模型。了解您要解决的问题类型是选择合适模型的关键。
模型复杂度
在选择模型时，还需要考虑模型的复杂度。过于简单的模型可能无法捕捉数据中的复杂关系，而过于复杂的模型可能会导致过拟合。通过调整模型的复杂度，可以在偏差和方差之间找到平衡，以获得更好的泛化能力。
特征工程
在选择模型之前，进行好的特征工程也至关重要。特征工程可以帮助提取数据中最有用的特征，从而改善模型的性能。选择合适的特征和进行适当的特征处理是选择机器学习模型前的必要步骤。
交叉验证
机器学习模型选择还应考虑使用交叉验证来评估模型的性能。交叉验证可以帮助评估模型的泛化能力，避免过拟合。通过交叉验证，可以更好地了解不同模型的表现，从而选择最适合的模型。
领域知识
了解解决问题的领域知识也是选择模型时的重要因素。不同的领域可能需要不同的模型来解决问题，因此熟悉领域知识可以帮助选择最合适的模型。
模型解释性
最后，还需要考虑模型的解释性。有些模型如决策树和逻辑回归具有很好的可解释性，能够帮助理解模型是如何做出预测的。而深度学习模型等可能较难解释其预测原因。因此，在选择模型时，还应考虑模型的解释性。
综上所述，选择合适的机器学习模型是一个复杂的过程，需要考虑诸多因素。通过综合考虑数据量、问题类型、模型复杂度、特征工程、交叉验证、领域知识和模型解释性等因素，可以更好地选择适合您问题的模型，从而取得更好的预测结果。
四、机器学习怎么入门简书
机器学习一直是计算机科学领域中备受关注的一个话题，随着人工智能技术的快速发展，越来越多的人开始对机器学习产生兴趣。想要学习机器学习，在这个信息爆炸的时代，有许多途径可以选择，而简书作为国内颇具影响力的原创文学和社区平台之一，也为想要学习机器学习的人提供了丰富的学习资源。
机器学习是什么？
在开始学习之前，我们需要了解机器学习的基本概念。简而言之，机器学习是一种通过数据训练计算机程序实现特定任务而无需明确编程的技术。通过机器学习算法，计算机可以从数据中学习并不断优化自己的表现，从而实现各种复杂的任务，如自然语言处理、图像识别、预测分析等。
如何入门机器学习？
如果你对机器学习感兴趣，想要入门学习，一些基本的步骤和资源可以帮助你快速上手。首先，建议从掌握Python编程语言入手，因为Python在机器学习领域应用广泛，并且具有丰富的开源库和工具。其次，了解机器学习的基本理论，包括监督学习、无监督学习、深度学习等常见概念。最后，在实践中不断尝试和学习，通过参与简书社区的机器学习专栏，阅读优质文章和分享经验，可以加快学习进度。
观看视频教程和在线课程
对于初学者来说，观看视频教程和在线课程是快速入门机器学习的有效途径之一。通过视频教程，你可以直观地了解机器学习的基本概念和实际操作，帮助你更快地上手和掌握技能。简书上有许多优质的机器学习教程和分享，可以帮助你打好学习的基础。
参与机器学习社区
除了观看教程和课程，参与机器学习社区也是一个不错的选择。在简书上，你可以找到许多热爱机器学习的小伙伴，分享学习经验、交流想法，甚至一起参与机器学习项目。通过和其他学习者相互交流和学习，可以获得更多的启发和帮助，加速自己的学习进度。
总的来说，机器学习是一个充满挑战和乐趣的领域，通过认真学习和不断实践，相信你可以在这个领域取得令人称赞的成就。简书作为一个知识分享和学习交流的平台，为你提供了学习机器学习的良好环境和资源，希望你能够在这里找到自己的学习动力，不断前行。
