如何学习机器学习的一点心得

结合自己的学习经历，总结一下如何学习机器学习。我自己的学习过程其实是非常混乱和痛苦的，一个人瞎搞现在也不知道入没入门。希望能对其他想自学机器学习而找不到方向的人有一点点帮助。

一、可以读读一些科普性的，综述性的东西。

南京大学周志华教授写的科普文章《机器学习和数据挖掘》还不错，对机器学习和数据挖掘的区别说的挺好。另外对机器学习的历史和前景做了说明。文章最后也给出了领域内比较重要的会议和期刊。

吴军写的数学之美（浪潮之巅也很赞）可能确切的说应该是搜索、自然语言处理、机器学习的一个综合性科普，但是机器学习本来就和这些领域有着很大的关联的，所以说对学习机器学习的人来说也是一个不错的入门科普。

二、可以了解下领域里面的牛人。曾经听香港科技大学的杨强教授在一个讲座上讲过这么一件事，他说如果面试一个学生，一个好的方法就是问他这个领域有哪些牛人，每个牛人的代表性工作是什么，这样可以检验一个人是否真正喜欢并关注这个方向。我觉得说得挺有道理。网上有人总结了一些牛人，当然这些总结都是个人观点，随便看看了解一下就行了。（注：下面的链接不一定是原始出处）

http://blog.sina.com.cn/s/blog_56f7cc3a0100qktd.html   （国外的）

http://blog.sina.com.cn/s/blog_6a6b58ce01017jy3.html  （国内的）

http://blog.csdn.net/yihaizhiyan/article/details/6795073 （这个有一些是机器视觉里的）

三、可以了解下领域的重要会议，前面提到的周的文章有提到，网上也有各种版本的分析，列两个

http://blog.csdn.net/blow_jj/article/details/2415305 （人工智能和机器学习的）

http://taoo.iteye.com/blog/1052495               （数据库和数据挖掘的）

四、可以系统的上一下机器学习的课程，Standford的Andrew Ng的机器学习课程很赞，网上有他的公开课视频，上他的课真是如沐春风，浑身通畅。

课程主页：

http://cs229.stanford.edu/  （里面有讲义，最好打印出来对照视频看）

网易公开课有中文字幕翻译的视频：

http://v.163.com/special/opencourse/machinelearning.html

这是在coursera项目中的版本，好像比网易的内容要多，起码多的有推荐算法的部分

https://class.coursera.org/ml/lecture/preview/index

五、可以系统的读一本机器学习和数据挖掘的教材，系统的学习很重要。网上推荐得多的教材有

Christopher M. Bishop 的《pattern Recognition and Machine Learning》

Trevor Hastie 的 《The elements of statistical learning 》

Richard O.Duda 的《pattern classification》 

Tom M.Mitchell 的《machine learning》 ，这个感觉有点老

数据挖掘方面可以读一读韩家炜的《Data mining : concepts and techniques》

六、对一些重要的经典的文章可以拜读一下，下面的这个资料列表可以参考

http://www.newsmth.net/bbsanc.php?path=%2Fgroups%2Fsci.faq%2FNLP%2F1%2FM.1225371502.h0

在学习的过程中，手头有一本统计的参考书是必要的，当然还有利器google，不懂的概念随时可以查。

七、其实学习机器学习最重要的就是实践了，实践出真知。

                                                                                                                  ==================

                                                                                                                   by lcj ,2012 -10 -14                                  

最后

以上就是无辜狗为你收集整理的如何学习机器学习的一点心得的全部内容，希望文章能够帮你解决如何学习机器学习的一点心得所遇到的程序开发问题。

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