大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于python周志华机器学习的问题,于是小编就整理了2个相关介绍Python周志华机器学习的解答,让我们一起看看吧。
关于人工智能学习路线图,有哪些?
大家常说的人工智能其实包含了自然语言处理(NLP)、机器视觉(CV)、数据挖掘(DM)三个大方向。这些大方向下面又有以下分类的小方向:
NLP:机器翻译、文本分类、知识图谱、文本相似度计算、语音识别、情感计算、自动摘要、聊天机器人等等
CV:行人检测、人脸识别、自动驾驶、图像分类、目标检测、智能安防等等
DM:广告计算、推荐系统、用户画像、各类预测分类任务等等,DM很多领域也需要用到 NLP 的知识。
所以你看,人工智能有这么多方向,每个方向都有它自己的学习路线和学习重点。
但是不管你将来想走哪个路线,它们所需要的基础知识都是大体相通的,现在我给你推荐一些人工智能的基础学习路线吧。
一、编程语言
首选建议你使用Python入门,当然之后根据需要可能需要学习其他高性能语言,比如C++、Java 等。
首先需要学习Python的基础语法知识,你去网上随便找一个在线教程或者买一本入门书籍,耐着性子看一遍,按着教程敲一遍代码就可以学会了。
人工智能开发一般从Python开始,不过对数学与统计学有要求,尤其是概率统计。
1.不过Python仅仅是编程语言,你应该首先还要选择一个发展方向,学习特定方向的Python模块,比如数据分析与挖掘、爬虫工程师、Web开发、自动化运维、自动化测试,甚至人工智能。Web开发小型是PHP居多,中大型Web应用JAVA独霸天下Python很难抗衡。自动化测试与运维已经脱离了软件开发主方向,工资与发展的话相比来说没有开发与数据分析好。总体来讲用Python做数据分析甚至人工智能是最好得方向,不过人工智能难度要高,对学历与学校也有要求,建议从数据分析入行,未来向大数据甚至人工智能方向发展是不错的选择,这也是Python语言最有优势的领域。人工智能学习总体路线图:数据科学中统计学基础-->Python核心编程-->Python数据科学/数据分析-->机器学习-->深度学习-->选择数据挖掘/计算机视觉/自然语言处理/语音技术中的一个方向.
2.不过不是科班出身,走人工智能方向要费劲得多,数学与统计要好!
3.IT技术发展到现在,编程语言Python是较好的选择。
学习大数据、机器学习及人工智能必读书目有哪些?
我个人认为,不是每一个人都要成为算法研究师,了解人工智能的概貌和原理,利用已有的框架和平台,完成自己的任务就已经很了不起了,安安静静地做一个应用型的美男子其实是绝大多数人的归宿,目前的开源框架很多,但原理和内在基本一致,其实我们无需过多了解内核,埋下头去深入钻研一个框架应用就已经超棒了,研究算法和基体框架就留给那些牛人们吧。
说到应用型的书籍,我基本都是在***和社区学习,个人观点,非喜勿喷。
加米谷教育就来推荐几本吧:
1、《数据科学入门》
2、《Data Science for Business: What You Need to Know about Data Mining and Data-Analytic Thinking》
3、《贝叶斯思维》
5、《统计思维:程序员数学之概率统计》
6、《利用Python进行数据分析》
7、《Advanced and Multivariate Statistical Methods》
8、《Hadoop: The Definitive Guide》
9、《Mining of Massive Datasets》
10、《数据挖掘》
到此,以上就是小编对于python周志华机器学习的问题就介绍到这了,希望介绍关于python周志华机器学习的2点解答对大家有用。