机器学习：入门方法与学习路径
    一、引言
也许你和这个叫『机器学习』的家伙一点也不熟，但是你举起iphone手机拍照的时候，早已习惯它帮你框出人脸；也自然而然点开今日头条推给你的新闻；也习惯逛淘宝点了相似之后货比三家；亦或喜闻乐见微软的年龄识别网站结果刷爆朋友圈。恩，这些功能的核心算法就是机器学习领域的内容。
套用一下大神们对机器学习的定义，机器学习研究的是计算机怎样模拟人类的学习行为，以获取新的知识或技能，并重新组织已有的知识结构使之不断改善自身。简单一点说，就是计算机从数据中学习出规律和模式，以应用在新数据上做预测的任务。近年来互联网数据大爆炸，数据的丰富度和覆盖面远远超出人工可以观察和总结的范畴，而机器学习的算法能指引计算机在海量数据中，挖掘出有用的价值，也使得无数学习者为之着迷。
但是越说越觉得机器学习有距离感，云里雾里高深莫测，我们不是专家，但说起算有一些从业经验，做过一些项目在实际数据上应用机器学习。这一篇就我们的经验和各位同仁的分享，总结一些对于初学者入门有帮助的方法和对进阶有用的资料。
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二、机器学习关注问题
并非所有的问题都适合用机器学习解决(很多逻辑清晰的问题用规则能很高效和准确地处理)，也没有一个机器学习算法可以通用于所有问题。咱们先来了解了解，机器学习，到底关心和解决什么样的问题。
1. 从功能的角度分类，机器学习在一定量级的数据上，可以解决下列问题：
ajax同步异步请求（1）分类问题
根据数据样本上抽取出的特征，判定其属于有限个类别中的哪一个。比如：垃圾邮件识别（结果类别：1、垃圾邮件 2、正常邮件）文本情感褒贬分析（结果类别：1、褒 2、贬）图像内容识别识别（结果类别：1、喵星人 2、汪星人 3、人类 4、 5、都不是）
（2）回归问题
根据数据样本上抽取出的特征，预测一个连续值的结果。比如：星爷《美人鱼》票房大帝都2个月后的房价隔壁熊孩子一天来你家几次，宠幸你多少玩具
（3）聚类问题
根据数据样本上抽取出的特征，让样本抱抱团(相近/相关的样本在一团内)。比如：google的新闻分类用户体划分
我们再把上述常见问题划到机器学习最典型的2个分类上：分类与回归问题需要用已知结果的数据做训练，属于“监督学习”聚类的问题不需要已知标签，属于“非监督学习”。
2. 如果在IT行业(尤其是互联网)里溜达一圈，你会发现机器学习在以下热点问题中有广泛应用：
（1）计算机视觉
典型的应用包括：人脸识别、车牌识别、扫描文字识别、图片内容识别、图片搜索等等。
（2）自然语言处理
典型的应用包括：搜索引擎智能匹配、文本内容理解、文本情绪判断，语音识别、输入法、机器翻译等等。
（3）社会网络分析
典型的应用包括：用户画像、网络关联分析、欺诈作弊发现、热点发现等等。
oracle客户端是什么（4）推荐
典型的应用包括：虾米音乐的“歌曲推荐”，某宝的“猜你喜欢”等等。
三、入门方法与学习路径
OK，不废话，直接切重点丢干货了。看似学习难度大，曲线陡的机器学习，对大多数入门者也有一个比较通用的学习路径，也有一些优秀的入门资料可以降低大家的学习门槛，同时激发我们的学习乐趣。
简单说来，大概的一个学习路径如下：
计算机入门自学教程python
简单说一点，之所以最左边写了『数学基础』『典型机器学习算法』『编程基础』三个并行的部分，是因为机器学习是一个将数学/算法理论和工程实践紧密结合的领域，需要扎实的理论基础帮助引导数据分析与模型调优，同时也需要精湛的工程开发能力去高效化地训
练和部署模型和服务。
需要多说一句的是，在互联网领域从事机器学习的人，有2类背景的人比较多，其中一部分（很大一部分）是程序员出身，这类同学工程经验相对会多一些，另一部分是学数学统计领域的同学，这部分同学理论基础相对扎实一些。因此对比上图，2类同学入门机器学习，所欠缺和需要加强的部分是不一样的。
下面就上述图中的部分，展开来分别扯几句：
1. 数学基础
有无数激情满满大步向前，誓要在机器学习领域有一番作为的同学，在看到公式的一刻突然就觉得自己狗带了。是啊，机器学习之所以相对于其他开发工作，更有门槛的根本原因就是数学。每一个算法，要在训练集上最大程度拟合同时又保证泛化能力，需要不断分析结果和数据，调优参数，这需要我们对数据分布和模型底层的数学原理有一定的理解。所幸的是如果只是想合理应用机器学习，而不是做相关方向高精尖的research，需要的数学知识啃一啃还是基本能理解下来的。至于更高深的部分，恩，博主非常愿意承认自己是『数学渣』。
基本所有常见机器学习算法需要的数学基础，都集中在微积分、线性代数和概率与统计当中。下面我们先过一过知识重点，文章的后部分会介绍一些帮助学习和巩固这些知识的资料。
（1）微积分
微分的计算及其几何、物理含义，是机器学习中大多数算法的求解过程的核心。比如算法中运用到梯度下降法、牛顿法等。如果对其几何意义有充分的理解，就能理解“梯度下降是用平面来逼近局部，牛顿法是用曲面逼近局部”，能够更好地理解运用这样的方法。凸优化和条件最优化 的相关知识在算法中的应用随处可见，如果能有系统的学习将使得你对算法的认识达到一个新高度。
（2）线性代数
大多数机器学习的算法要应用起来，依赖于高效的计算，这种场景下，程序员GG们习惯的多层for循环通常就行不通了，而大多数的循环操作可转化成矩阵之间的乘法运算，这就和线性代数有莫大的关系了向量的内积运算更是随处可见。矩阵乘法与分解在机器学习的主成分分析（PCA）和奇异值分解（SVD） 等部分呈现刷屏状地出现。mysqlworkbench工具是
（3）概率与统计
从广义来说，机器学习在做的很多事情，和统计层面数据分析和发掘隐藏的模式，是非常类似的。
极大似然思想、贝叶斯模型 是理论基础，朴素贝叶斯(Na?ve Bayes )、语言模型(N-gram)、隐马尔科夫（HMM）、隐变量混合概率模型是他们的高级形态。常见分布如高斯分布是混合高斯模型(GMM)等的基础。
2. 典型算法
绝大多数问题用典型机器学习的算法都能解决，粗略地列举一下这些方法如下：
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处理分类问题的常用算法包括：逻辑回归(工业界最常用)，支持向量机，随机森林，朴素贝叶斯(NLP中常用)，深度神经网络(视频、图片、语音等多媒体数据中使用)。处理回归问题的常用算法包括：线性回归，普通最小二乘回归（Ordinary Least Squares Regression），逐步回归（Stepwise Regression），多元自适应回归样条（Multivariate Adaptive Regression Splines）处理聚类问题的常用算法包括：K均值（K-means），基于
密度聚类，LDA等等。降维的常用算法包括：主成分分析（PCA）,奇异值分解（SVD） 等。推荐系统的常用算法：协同过滤算法模型融合(model ensemble)和提升(boosting)的算法包括：bagging，adaboost，GBDT，GBRT其他很重要的算法包括：EM算法等等。

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