大一零基础学机器学习

Question

有什么快速入门的学习路线吗，没有学过python可以直接用Java吗，只要求学基本的算法和应用，可是我没有接触过。想问一下，大数据专业学习机器学习能做一些什么事情，就业有什么优势吗，还是考研更好

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

当然可以，对于初学者来说，机器学习确实是一个相对复杂的主题，但通过合理的规划和实践，你可以逐步掌握基础知识。以下是一条针对你的学习路线建议，以及如何使用Java进行机器学习的学习方法：

1. 编程基础：

   • 先从Python基础开始学习，因为Python是机器学习最常用的编程语言，语法简洁易懂，并且有大量的库支持机器学习。
   • 学习资源：Codecademy Python 或者官方文档 Python Tutorial

2. 数学预备知识：

   • 线性代数：理解向量、矩阵运算、特征值等概念。
   • 微积分：了解导数、梯度、极小化等概念。
   • 概率论与统计：理解期望、方差、概率密度函数等。
   • 学习资源：MIT OpenCourseWare Single Variable Calculus 和 Multivariable Calculus

3. Python编程中的数据处理：

   • NumPy：用于数值计算。
   • Pandas：用于数据操作和分析。
   • Matplotlib：用于数据可视化。 学习资源：Pandas官方教程 pandas.pydata.org，NumPy官方教程 numpy.org，Matplotlib官方教程 matplotlib.org

4. 机器学习库：

   • Scikit-Learn：Python中最常用的机器学习库，提供了大量的预置模型和工具。 学习资源：Scikit-Learn官方教程 scikit-learn.org

如果你坚持要用Java进行机器学习，可以考虑以下几个步骤：

1. Java编程基础：

   • 学习Java的基本语法和面向对象编程的概念。
   • 学习资源：Oracle Java Tutorials java.oracle.com

2. 数学预备知识（同上）

3. Java中的数据处理：

   • Apache Commons Math：提供了一系列的数学和统计功能。
   • Weka：一个流行的开源机器学习库，包含了大量的分类、聚类、回归等算法。 学习资源：Apache Commons Math commons.apache.org，Weka官方教程 waikato.ac.nz

4. Java机器学习库：

   • Deeplearning4j：一个用于深度学习的Java库。
   • Smile：一个轻量级的机器学习库。 学习资源：Deeplearning4j deeplearning4j.org，Smile官方文档 haifengl.github.io

在学习过程中，完成一些实际项目可以帮助巩固所学知识。例如，尝试预测鸢尾花种类（Iris dataset）或手写数字识别（MNIST dataset）。这两个都是经典的入门项目，数据集可以在UCI Machine Learning Repository archive.ics.uci.edu/ml/datasets 和Kaggle kaggle.com 找到。

祝你学习顺利！如果有任何具体的问题或代码示例需要，随时告诉我。