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1 、刚入门建议看机器学习导论，那本书很多知识讲的很浅显 。
中文：机器学习导论 英文：机器学习导论,ethem_Alpaydin_第二版
2 、然后同时可以看看Andrew大神的斯坦福课程
3、有时间也可以逛逛一些博客和专栏 ，有总结的学习笔记和一些算法分析 ，大多对算法和机器学习的理解都讲的很清楚，结合我最近看的 ，推荐这几个：Rachel Zhang的专栏JerryLead - 博客园姜文晖的博客我爱机器学习 英文好可以看下这个 Machine Learning Video Library
视频课程看完之后 ，结合你看的一些书和博文，大概就有一个了解了 ，然后感兴趣的话可以继续深入 。
首先关注什么是机器学习？
机器学习有下面几种定义：
机器学习是一门人工智能的科学 ，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。
机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究 。
机器学习是用数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准 。
一种经常引用的英文定义是：
A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E.
通俗一点的解释就是 ，机器学习算法可以从过去已知的数据中学习数据隐藏的规律 ，利用这些学习来的规律，在给定一定输入的情况下 ，对未来进行预测。
机器学习的应用领域有哪些？
机器学习已广泛应用于数据挖掘 、计算机视觉 、自然语言处理、生物特征识别 、搜索引擎 、医学诊断、检测信用卡欺诈 、证券市场分析 、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人等众多领域 。
机器学习算法的分类以及这些分类之间的区别是什么？
广义来说 ，有三种机器学习算法：① 监督式学习，② 非监督式学习 ，③ 强化学习 ，以下分别介绍这三种方法的区别 。
监督式学习
定义：从给定的训练数据集中学习出一个函数，当新的数据到来时 ，可以根据这个函数预测结果。监督学习的训练集要求是包括输入和输出 ，也可以说是特征和目标 。训练集中的目标是由人标注的 。常见的监督学习算法包括线性回归分析和逻辑回归分析。
监督式学习的例子有：线性回归 、决策树 、随机森林、K – 近邻算法 、逻辑回归等。
非监督式学习
定义：与监督学习相比，训练集没有人为标注的结果 。常见的无监督学习算法有聚类 。这种分析方式被广泛地用来细分客户 ，根据干预的方式分为不同的用户组。
非监督式学习的例子有：关联算法和 K – 均值算法 。
强化学习
定义：通过观察来学习做成如何的动作 。每个动作都会对环境有所影响 ，学习对象根据观察到的周围环境的反馈来做出判断。这个算法训练机器进行决策 。它是这样工作的：机器被放在一个能让它通过反复试错来训练自己的环境中 。机器从过去的经验中进行学习，并且尝试利用了解最透彻的知识作出精确的判断。
强化学习的例子有：马尔可夫决策过程 。
常见的机器学习算法有哪些？
线性回归
逻辑回归
决策树
SVM
朴素贝叶斯
K最近邻算法
K均值算法
随机森林算法
降维算法
Gradient Boost 和 Adaboost 算法
关于“机器学习的学习应该看哪些书籍 ”这个话题的介绍，今天小编就给大家分享完了 ，如果对你有所帮助请保持对本站的关注！
评论列表（3条）
我是翰腾号的签约作者“821g”
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