池网科技 一、计算机小白如何开始机器学习的学习，有入门课程推荐吗?
机器学习是一个很模糊且宽泛的话题，关于它的书籍、博客、视频课程也是非常多的，我认为如果希望做一些宏观的了解，看一些网上的文章就行。如果希望深入学习，个人建议还是系统的看看相关的书籍、视频课程，然后尽量动手实现一下，因为当你动手实现的时候你会对它的理解更加深刻。
机器学习可以从两个方向说起：学习算法和应用领域，如果把应用领域也囊括在内的话，那包含的学习内容就太多了，
- 数据挖掘
- 计算机视觉
- 自然语言处理
- 搜索引擎
- ......
以上每个应用领域都能找到很多相关的书籍或者课程，因此就没必要把它们全部罗列出来了。
单从学习算法来说，它可以分为如下几个种类：
- 监督学习
- 无监督学习
- 半监督学习
- 增强学习
按研究阶段和研究内容综合来划分又可以这样进行分类：
- 传统机器学习(后面称机器学习)
- 深度学习
我就从以上这3个方向开始 介绍一下相关的优质学习资源。
机器学习
视频课程
《机器学习》-吴恩达
机器学习（Machine Learning）- 吴恩达（Andrew Ng）_哔哩哔哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibili提及机器学习，入门课程当然少不了吴恩达的入门经典课程《机器学习》，虽然目前关于机器学习的教程层出不穷，但是绝大多数都是各教育机构为分取蛋糕而创作出的产物，难免良莠不齐，内容不严谨，所以尽管老掉牙，我还是会首推吴恩达的这门《机器学习课程》，
《机器学习与神经网络》-Geoffrey Hinton
Hinton机器学习与神经网络中文课程 - 网易云课堂图灵奖得主、人工智能领域三位顶尖大牛之一，我想从事AI领域的应该对Hinton都不陌生，从他的文章中就可以看的出来，非常有深度，严谨，他的这门课程也保持了一贯作风。但是，这门课也有一个问题，就是语速相对较快，一遍要跟着理解英语，一遍要去理解他所阐述的知识，我觉得这还是一件挺吃力的事情。
《机器学习》-李宏毅
李宏毅机器学习2019(国语)_哔哩哔哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibili我觉得对于英语水平有限的同学来说看一门英文的课程还是很吃力的，比如我，每当涉及到英语都会觉得头疼。如果你也一样，可以选择看一下李宏毅的《机器学习》，这门课也是一门机器学习的入门经典，目前已经更新到2019版，不仅内容详细，而且授课语言轻松风趣。
书籍
《机器学习》-周志华
这本书很适合机器学习入门，没有过多的公式推导，也没有晦涩难懂的词汇，理论与示例相结合，阐述非常详细。
《统计学习方法》-李航
和周志华老师的机器学习不同，《统计学习方法》这本书籍有更多的公式推导和理论证明，可以这样概括两者的区别：《机器学习》更偏重于算法原理，让你知道每个算法怎么实现的，步骤是什么。《统计学习方法》会深扒原理背后的理论支撑，这样有助于更加深入的理解机器学习算法，对后续深入研究会有很多好处，当然，随之而来的就是对于初学者看着满篇的公式也会让人觉得很头疼。
《机器学习实战》- Peter Harrington
就如同这本书的名称一样，它更加突出实战，它不过多的讨论算法的原理和优缺点，简单的介绍一下算法的流程步骤，然后接下来更多的篇幅就是围绕实战展开，会给出一个示例，然后逐步编程实现，这样有助于让自己发现学习理论过程中容易忽略的点，进一步加深对机器学习的理解，我认为这本书还是很有必要看一下的，毕竟仅仅学习理论知识难免会落入“纸上谈兵”的困境，实践才能出真知。
我个人建议可以用《机器学习》+《机器学习实战》的组合进行学习，《统计学习方法》可以在学习一段时间机器学习之后，希望更加深入了解机器学习时抽空好好看一下，推导一下里面的公式。
总结
以上课程和书籍都有一个共性，就是直接从神经网络、感知机、贝叶斯、KNN这些机器学习算法开始讲起，而机器学习是一门交叉学科，它涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。如果希望在机器学习领域做更加深入的研究，我认为还需要把这些相关的知识学习一下。当然，如果日常工作是强业务类型，更加偏重于机器学习的应用而不是偏重模型调优，我觉得上述这些课程和书籍已经够用了。
深度学习
视频课程
- 斯坦福CS20：http://web.stanford.edu/class/cs20si/index.html
- 吴恩达深度学习工程师：https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm
- 卡耐基梅隆大学深度学习导论：https://www.bilibili.com/video/av34151455/
- 李宏毅深度学习:https://www.bilibili.com/video/av9770302/
书籍
- 《深度学习》-Goodfellow、Bengio
- 《Python深度学习》-弗朗索瓦·肖莱
- 《深度学习入门》-斋藤康毅
作品精选
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二、如何开始学习涂鸦？
第一、从最简单的造型学起。画画的本质就是形状和色彩，无论多么复杂的画面，都可以概括为这两个东西。所以，掌握造型是我们学插画必须的。从简单如正方形、三角形、圆形等图形，过渡到复杂的造型，我们要有强大的观察能力和精准的描绘能力。
第二、掌握色彩的处理方法。刚才说了，色彩是很重要的，我们要从单色开始，慢慢掌握复杂色彩的搭配运用，从鲜明色彩的运用慢慢过渡到原色系的运用，掌握对比色、互补色的使用方法，让自己成为色彩大师。
第三、从临摹走向原创。临摹是每个人学插画都要经历的阶段，一开始时只会临摹没有什么不好意思的，日本很多漫画家出道的时候也是临摹大师的风格。但是不能一直只会临摹，要在插画的学习工作中慢慢摸索出自己的风格，开拓眼界，找到属于自己独特的表达方式。
三、法语如何开始学习？
学习法语是一项有趣的挑战，以下是一些开始学习法语的建议：
1. 了解基础语法和词汇：学习任何语言，了解基础语法和词汇都是非常重要的。您可以通过购买一些入门级的法语教材或者在线课程来学习基础语法和词汇。
2.练习发音：法语的发音与其他语言有很大的不同，因此练习正确的发音是非常重要的。您可以通过听录音、观看视频或者参加语音课程来练习法语发音。
3.练习口语：学习一门语言最重要的是要练习口语。您可以找到一位法语母语者作为语言交换伙伴，或者加入一个语言交流小组来练习口语。
4.阅读和写作：阅读和写作是学习语言的另外两个重要方面。您可以阅读法语小说、报纸、杂志等来提高阅读能力，同时也可以尝试写一些简单的文章或日记来提高写作能力。
5.保持积极性：学习一门新语言需要时间和耐心，不要因为遇到困难就放弃。保持积极性和信心，坚持练习，相信您一定能够掌握好法语。
总之，学习一门新语言需要不断练习和努力，希望以上建议能够帮助您开始学习法语并取得进步。
四、如何开始学习国画？
国画学习
大道相通，但凡学习一中种文化技能之类的东西，无非一以下四三个步骤。
1、学习该项文化的历史脉络，熟悉流派传承，及各派特点等基础性知识。
就国画大体分为工笔，和写意两类，工笔简言之就是画什么像什么，追求形似，注重文理和局部的刻画。
写意画更重意境，追求神似，化有形为无形，了了几笔，意境深远。
2、根据个人特长选好方向，然后就是基本笔法的练习，市场上有《笔耕园》唐绘手鉴等很多古国画图册可供临摹，体会古人用笔之妙，构图之精。用笔运笔技巧娴熟后可整幅临摹，以期达到纯熟。
3、最后剩下的就交给时间了，坚持练习，退可修身，进可扬名。如同老酒需要时间的历练。
五、新手如何开始学习Excel？
关于新手如何学习Excel，对于初入职场的人，Excel的应用的职场最基本的技巧；那接下来我们就Excel如何快速学好，如何快速学会讲下方法；
何为Excel?Excel有哪些功能？
Excel是Microsoft为使用Windows和Apple Macintosh操作系统的电脑编写的一款电子表格软件;1987年11月，第一款适用于Windows系统的Excel产生;EXCEL界面包含以内容：
开始-插入-页面布局-公式-数据-审阅-视图等
根据EXCEL版本的不同表头功能也有所不同；
通过EXCEL表格可以制定数据报表，如工资表，考勤，库存表等日常工作报表，通过EXCEL内容，在工作中所需要的数据一目了然；更深入的学习，可以通过函数，给自己的换算等带来进一步方便；同时我们在制作表格时还需要学会将表格样式制作美观。
我是如何学习Excel表格的？
07年大学课程中有计算机课，这是最早接触EXCEL的时候，那时候只是为了完成考试科目而学习EXCEL等办公软件，真正去使用和了解EXCEL是在大学毕业之后，可能我比较喜欢电脑方面的东西，先从建立EXCEL表格开始，然后再去逐步了解表格上面的功能，不要怕，看到那个功能点那个，因为EXCEL不想其他软件怕点坏，所以随着慢慢深入了解，经常联系和应用，同时通过网络和书籍进行学习，将EXCEL表格的基本常识了解了，能够熟练应用；
我们了解了基本的功能，接下来就需要给自己晋级了，那就是学习函数，函数功能比那些基本的肯定要难，函数的主要途径通过网络搜索和书籍学习，有样画样，先照别人写的自己去操作，第一次可能会出错，多联系，慢慢就会了，同时EXCEL是一门很有趣的知识，当你学会以后不仅给工作带来方便，也会给自己增添乐趣！
六、如何开始佛教的学习？
以我个人的经验和观点可以这样入手：1去找个师傅吧，皈依吧。2若果1有困难就看忏云和尚的视频，有：《四威仪》《拜佛时观想》《坐地方参》；南怀瑾的书和他的《南禅七日》；圣严和尚的视频。3如果2不方便，就看电影《达摩祖师》。
七、如何开始学习自媒体？
说实话，我也在一知半解中。平时也在看相关的书籍和朋友聊天也会谈起相关话题，有时会看一些网上的视频介绍，总之一句话，办法总比问题多。
八、如何开始学习跑酷？
1、自学
（1）进入状态。你需要有耐力去完成一些最基本的健美动作,诸如俯卧撑、引体向上、仰卧起坐和蹲起。这些都是练习跑酷的基础。专家建议,在你正式开始跑酷前,你需要具备完成25个俯卧撑、5个引体向上和50个全蹲起的能力。
（2）着陆和旋转移动的练习。跑酷运动中含有大量的垂直移动,如果你不知道如何恰当、安全的下降、着陆,那当你完成高跳动作时,你将会感到疼痛。同时,你需要靠旋转移动来结束你的动作。
（3）跳跃练习、攀爬演练。这些较难的演练是为了让你能够在城市中的障碍物间自由穿梭。多加练习,你就会找出你偏爱的动作,并形成练习中的独特风格。
（4）有跑酷运动和其他各种运动一样,规律的练习能有效提升水平,否则极易生疏。你每周至少应训练2至3次,同时确保在演练较高难度动作时巩固练习跑酷基本动作。
（5）应用自我探索的方法。开始钻研你创造的技法,在实验中建立新的移动方式,找一些新的路径和环境来掌握这些技法、完成自我探索的过程。当你进入状态,没有人会比你更了解你的身体。
（6）设定一个点并想尽一切办法到达。以一个缓慢并安全的节奏开始。在两个点之间不停地练习、奔跑,直到你能完全掌控沿途地形。你会发现在此过程中,你的速度、耐力都会得到很大提升,在障碍物之间的过渡会变得越发容易。
这个过程可能会根据你选择路径、你的天资和一些其他因素的不同而耗费掉你几个小时、几天甚至几年的时间。但最重要的是,无论进程多缓慢,都要坚持做下去。这种方法对于跑酷来说是必要的,也是了解这项运动的基础。
（7）发展出你的个人风格。用适合你身体和能力的独特方式接近障碍物。对他人而言常用的方式可能不适合你。这就是为什么不能依靠跑酷视频完成跑酷学习的原因。一旦你跨越了心理上的障碍并达到了由他人设定的一般标准,你就可以按照自己的喜好向不同的方向继续训练。
九、机器学习从零开始教材
机器学习从零开始教材一直是许多学习者和从业者心中的热门话题。随着人工智能技术的迅猛发展，机器学习作为其中的重要一环，吸引了越来越多的关注和学习者。本文将探讨机器学习从零开始教材的重要性、获取途径以及学习方法，帮助读者更好地踏上机器学习之路。
重要性
机器学习从零开始教材的重要性不言而喻。对于初学者来说，了解机器学习的基本概念、原理和算法是入门的第一步。没有扎实的基础，将很难在这个领域有所建树。因此，选择一份系统全面的从零开始教材至关重要。
获取途径
如今，获取机器学习从零开始教材变得更加便捷。有许多在线学习平台和资源可以供选择，如Coursera、edX、Udacity等知名网站。此外，也可以通过阅读相关书籍、参加线下培训班等方式获取教材。选择适合自己学习方式的教材，将有助于更高效地学习和掌握知识。
学习方法
在学习机器学习从零开始教材时，有一些方法和技巧可以帮助提高学习效果。首先，要保持耐心和恒心，机器学习是一个复杂的领域，需要持续不断的学习和实践才能掌握。其次，要多动手实践，通过做项目和练习来加深对知识的理解和掌握。最后，要多和他人交流讨论，与同道中人共同学习，分享经验和心得。
结语
总的来说，机器学习从零开始教材对于想要深入学习和了解这一领域的人来说是必不可少的。通过选择合适的教材，采用科学的学习方法，相信大家一定能够在机器学习领域取得成功。希望本文对您有所帮助，祝愿大家在机器学习的道路上越走越远，取得更多的成就。
十、38岁开始学机器学习
38岁开始学机器学习
机器学习是一门前沿的技术领域，以其强大的数据分析能力和智能决策系统而闻名。尽管有人认为年龄是学习新事物的障碍，但事实证明，38岁从零开始学习机器学习并不是一件不可能的事情。相反，年长者在学习过程中可能会带来更多优势。
年龄不是限制
虽然年轻人可能更容易吸收新知识，但年长者也有他们的优势。通过多年的积累和经验，他们可能拥有更好的问题解决能力和系统思维。掌握机器学习需要的数学和编程知识可能需要一些时间，但38岁的学习者可以通过坚定的决心和持之以恒的努力克服障碍。
学习机器学习的益处
38岁开始学习机器学习可以带来许多益处。首先，可以为自己的职业发展带来新的机会。随着人工智能和机器学习技术的快速发展，掌握这些技能可以让您在职场上脱颖而出。其次，学习机器学习可以让您更好地理解现代技术的应用和发展趋势，为自己的未来做好准备。
学习机器学习的步骤
- 掌握基础知识：学习机器学习需要一定的数学和编程基础，包括线性代数、概率统计和Python编程。
- 选择合适的学习路径：可以通过在线课程、教科书或参加培训班来学习机器学习。
- 实践项目：通过实际项目来应用所学知识，加深理解。
- 持续学习和进步：机器学习是一个不断发展的领域，要保持学习状态，不断提升自己的技能。
成功的案例
世界上有许多成功的例子证明，年长者也可以在机器学习领域取得成功。有些人甚至在40、50岁才开始学习机器学习，最终成功转行成为专业的数据科学家或机器学习工程师。他们的经历告诉我们，只要有决心和毅力，年龄并不是学习机器学习的障碍。
总结
38岁开始学习机器学习可能会带来一些挑战，但也会带来更多的机遇和成就感。关键在于坚持不懈地学习，不断提升自己的技能和知识，相信自己可以在这个领域取得成功。年龄不是限制，学无止境，只要有热爱和勇气，你可以追求自己想要的未来。
