[关闭]
@hanxiaoyang 2016-10-24T03:43:19.000000Z 字数 3126 阅读 3451

自上而下的学习路径:软件工程师如何学习 “机器学习”

文摘供稿


翻译&&校对:吴蕾、@寒小阳
作者受 Google Interview University 启发而写了这个教程。

这是什么

作为一名移动开发人员,这是我做的向机器学习工程师转型的学习计划,需要花费几个月时间去完成。我的主要目的是要找到合适的学习方法,以及适合于初学者入门的的数学知识摘要和一些实践类的指导。这并非常规途径,而是自上而下的,专注于结果的方法,专为软件工程师而设计的。
如果你有任何建议,请不吝指出,使之更趋完善。


目录

• 这是什么?
• 为什么要用此方法?
• 如何运用?
• 跟我来
• 不要觉得自己不够聪明
• 关于视频资源
• 预备知识
• 每日计划
• 激励
• 机器学习概述
• 精通机器学习
• 机器学习的乐趣
• 机器学习:深度非技术指南
• 典故和经验
• 初学者丛书
• 实用丛书
• Kaggle知识竞赛
• 视频
• 慕课
• 成为Open Source贡献者
• 社区
• 我所仰慕的公司


为什么要用此方法?

我准备按照这个学习计划,为我未来的工作去做些准备。从2011年开始,我就一直在做移动应用开发(Adroid/iOS/Blackberry)。我大学学的是软件工程专业,并非计算机科学,学过一些基础课程:微积分,线性代数,离散数学,概率和统计等。我对机器学习的兴趣在以下方面:

我感觉这对我有难度。

就我所知,机器学习有两方面:

我觉得,关于以实用为导向的最好学习方法,莫过于 “实践-学习-实践”, 就是说,学生在项目中遇到了实际问题,先熟悉一下这个领域的传统方法。在练习了一段时间有了基本经验后,他们可以看书学习这方面的理论,来指导未来的进阶练习,提升解决实际问题的能力。学习理论知识能够进一步提高对于基础经验的理解,使他们更快得掌握更先进的技能。

这对我来说是一个长期计划,会需要几年时间去完成。如果你对这方面已经比较熟悉了,那会大大缩减所需时间。

如何运用?

下面都是轮廓性的描述,你要从头到尾逐项进行。

我喜欢用Github的Markdown来写,包括任务列表来检查进度。

More about Github-flavored markdown

跟我来

我是个越南的软件工程师,非常向往到美国工作。我正在学习的过程中。你知道我付出多少努力吗?白天忙碌工作后,每晚还要花4小时进行学习。

不要觉得自己不够聪明

学习了那些微积分,推论统计,线性代数那些预备课程后,我非常失望,因为我还是不知如何起步……可以看看下面的链接:

关于视频资源

你注册Coursera或EdX课程后,可以获得一些视频,而且是免费的。不过不开课的时候就无法访问,你得等上几个月。我将会添加更多的视频到公开的资源库里面,来代替过期的在线课程视频。我喜欢用大学公开课。

预备知识

在每日计划执行之前,我先学习了一些比较基础而有趣的短篇。

每日计划

完全理解一个课题,都不是需要一整天的,你可以在一天里面分多个时段来完成。
每天我会从任务表里面挑一个课题,阅读,做笔记,做练习,并用Python 或R来写代码。

激励

机器学习概述

精通机器学习

机器学习的乐趣

机器学习:深度非技术指南

典故和经验

初学者丛书

实用丛书

Kaggle知识竞赛

Video Series

慕课

资源

成为Open Source贡献者

社区

• 我所仰慕的公司

添加新批注
在作者公开此批注前,只有你和作者可见。
回复批注