林轩田机器学习的简单介绍

平时总要聊点AI吧!人工智能入门书籍、视频、课程推荐

由人民邮电出版社出版的《人工智能通识》面向我国人工智能的通识教育与专业技术人才的培养。全书共8章，分为3篇，分别为人工智能的基本理论、人工智能的应用以及人工智能的融合拓展，涵盖了目前主流的人工智能技术。

“Artificial Intelligence： A Modern Approach （AIMA）” （人工智能：现代方法） 是关于“守旧派” AI最好的一本书籍。这本书总体概述了人工智能领域，并解释了你需要了解的所有基本概念。

本课程在理论和实践中保持平衡，并涵盖了数学与启发式方法。

学习AI数学知识主要是掌握后面机器学习算法、深度学习算法涉及的数学知识，使得后面在理解算法推导的过程中游刃有余。如果朋友大学数学知识还未忘记或者研究生毕业，这一部分可以先跳过学习后面的知识。

工具基础知识：opencv、matlab、caffe等 要进入人工智能行业，首先要有一定的数学功底，因为人工智能不同于app开发，网页开发、游戏开发等传统的互联网职位，先看看51cto学院人工智能的课程，会有不少帮助。

哪里有机器学习视频?我想自学?

Python的sklearn库是我用过的最好用的机器学习第三方库，Python语言具有上手简单、容易理解的特点，sklearn库机器学习算法也特别的丰富，在sklearn库的帮助下，你可以轻松设定各种超参数，完成各种算法的实际应用，具体问题时你只需要给算法输入和输出进行训练，sklearn就可以自动帮你训练啦。

吴恩达《机器学习》课程 这门课程直接由吴恩达授课，适合初学者，使用开源编程语言 Octave，对于新手而言，Octave 是学习机器学习基础的简单方式。里面详细解释了每个算法必需的所有数学知识，还涉及了一些微积分知识和线性代数知识。

英语好的我推荐Coursera里面的这门课程。

选择适合的学习资源 在线课程选择优质的在线课程，如Coursera、edX、Udacity等平台上的人工智能相关课程，从基础到高级逐步学习。自学教材和书籍选择经典的教材和书籍，如《机器学习》（周志华）、《深度学习》（Ian Goodfellow）等，进行系统的自学。

链接：http：//pan.baidu.com/s/1VFYbfZcE5a808W7ph9-qDQ 提取码：238d 零基础学python课程。Python是目前最流行的动态脚本语言之一。本课程由浅入深，全面、系统地介绍了使用Python进行开发的各种知识和技巧。

先给你个课程大纲，如果是你想学的内容，可以找我要视频 阶段一：Python开发基础 Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括：Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。

机器学习到底适合哪些人群?

1、首先是对人工智能有极大的兴趣；选择自己感兴趣的，这样你才有可能坚持到最后。其实这和学习是一样的道理，有很多同学，在学习的过程中，总去模仿别人的学习方法，强迫自己接受，记住，每个人都有适合自己的学习模式和习惯。只有找到合适的，才能支撑你走到最后。

2、针对在职人群：如果你是对人工智能领域感兴趣的IT领域从业者或是人工智能领域的初级从业者，了解当前人工智能领域最热门的技术深度学习，用于助力自己的职业进阶，并且还能和人工智能领域前沿专家有一对一交流的机会，想必也是想要了解甚至学习的吧。

3、作为程序员可以在掌握了数学、python的基础上多了解机器学习等，并通过项目实操多参与实践。首先要做到应用。这对于熟练python的程序员有一定优势， 同时需要对机器学习和深度学习有一定了解，能用tensorflow做一些模型训练。

4、医学图像处理：医疗设备和医疗器械很多都会涉及到图像处理和成像技术，诸如西门子、飞利浦等企业都会有专门的人工智能研发部门。

5、我觉得没有特定的人群说是适合学习人工智能专业，近几年来，人工智能，大数据是非常的火热，教育部也是出台了关于发展人工智能的相关文件，国内的一些名校也是积极响应教育部积极布局人工智能方面的教育教学和科研，纷纷设立相关的人工智能学院和专业。

有哪些优秀的深度学习入门书籍?需要先学习机器学习吗

当然要先学习机器学习，毕竟深度学习也是机器学习的一个分支，说白了就是深层的神经网络。机器学习的书籍推荐周志华的《机器学习》和李航的《统计学习方法》。深度学习并不是万能的，所以要系统全面地学习，另外还要复习《概率论》。

周志华，西瓜书是不错的入门书籍。另外，吴恩达和林轩田的网络公开课也是很棒的入门学习资料。

《线性代数及其应用》（LinearAlgebraandItsApplications）byGilbertStrang：线性代数是深度学习的基础，这本书详细介绍了线性代数的基本概念和方法，包括向量空间、矩阵运算、特征值和特征向量等。书中的例子丰富，讲解清晰，适合初学者。

《机器学习实战》（作者：Peter Harrington）：这本书介绍了一些流行的机器学习算法，并提供了实用的代码示例，可以帮助您快速上手机器学习。

形象理解方差与偏差

1、感觉通过中文字面来理解会很容易造成误解，建议用英文来理解。 偏差：bias 方差：varience 用打靶来解释，bias 描述的是瞄得准不准；varience 描述的是手稳不稳。

2、评估与抉择：偏差与方差的平衡比较两种模型，直线虽然偏差较大，但其预测在测试数据集上的表现更稳定，方差较小。而波浪曲线虽然偏差小，但在不同数据集上的表现差异大，即方差大，这被称为过拟合。总的来说，偏差反映了模型的拟合能力，而方差则衡量了模型的稳定性。

3、方差刻画了同样大小训练集的变动所导致的学习性能的变化，即刻画了数据扰动所造成的影响。说白了就是对预测值方差的描述，方差越大，则数据的分布越分散。如果训练误差远高于测试误差，那么说明模型过拟合，此时表明模型的方差较高；偏差和方差不能同时满足。

4、偏差（bias）：偏差衡量了模型的预测值与实际值之间的偏离关系。通常在深度学习中，我们每一次训练迭代出来的新模型，都会拿训练数据进行预测，偏差就反应在预测值与实际值匹配度上，比如通常在keras运行中看到的准确度为96%，则说明是低偏差；反之，如果准确度只有70%，则说明是高偏差。

5、偏差描述的是预测值（估计值）的期望与真实值之间的差距。偏差越大，越偏离真实数据。方差描述的是预测值的变化范围，离散程度，也就是离其期望值的距离。方差越大，数据的分布越分散。