机械基础教学***,机械基础教学***教程

摘要： 大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于机械基础教学视频的问题，于是小编就整理了2个相关介绍机械基础教学视频的解答，让我们一起看看吧。机械基础特点？如何入门机器学习？机...

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于机械基础教学视频的问题，于是小编就整理了2个相关介绍机械基础教学***的解答，让我们一起看看吧。

1. 机械基础特点？
2. 如何入门机器学习？

机械基础特点？

针对性生强，切合职业教育目标，重点培养职业能力，侧重技能传授

·实用性强，大量的经典真实案例，实训内容具体详细，与就业市场紧密结合

·适应性强，教程与实训二合一，适合于三年制和两年制高职高专，也同样适合于其他各类大中专院校

·强调知识的渐进性、兼顾知识的系统性，结构逻辑性强，针对高职高专学生的知识结构特点安排教学内容。

如何入门机器学习？

在开始学习ML之前，首先需要掌握一些基础知识。

1.学习微积分

您需要的第一件事是多变量演算。

在哪里学习： 确保做练习题。 否则，您只会随课程一起点头，不会学任何东西。

2.学习线性代数

注意：我听过令人信服的论点，您可以跳过微积分和线性代数。 我认识的一些人直接进入了ML，并通过反复试验和直觉了解了他们所需的大多数知识，结果证明还可以。 您的里程会有所不同，但是无论您做什么，都不要跳过此下一步

3.学习编码

您需要的最后一件事是使用Python的编程经验。 您可以使用其他语言进行ML，但是如今，Python已成为黄金标准。

您还应该密切注意numpy和scipy软件包。 那些很多。

关于良好的编程习惯，我还有很多话要说。 一句话：通过良好的测试和错误处理，使代码清晰易懂且模块化。

非常高兴回答题主的这个问题，最近机器学习是非常热门的一个研究方向，但是需要说明的是机器学习并不是一个新概念了。

早期的机器学习更多是用于数学模型的拟合，数据回归和数据挖掘领域。主要的算法包括朴素贝叶斯，k-近邻，聚类，主成分析PCA等，这都是非常经典的算法。题主至少要了解。

往后随着深度神经网络的出现，机器学习进入了深度机器学的新领域，很大程度上现在火热的机器学习就是指的深度机器学习，包括谷歌的阿尔法狗都属于这一领域。这一部分如何来学好呢？这涉及的知识主要有:1，数学基础知识，包括高数中的导数、梯度，线性代数中的矩阵运算以及概率论的有关内容；2，适合机器学习的编程语言，比如Python和相关的库比如科学计算库:Numpy等；3，选择一个成熟且功能强大的深度学习框架，比如Tensorflow。

最后就是一个好的教学教程，或是教学入门***。这部分有很多资料，题主可以去搜索包括用某宝~

方法大致就是这样了，希望楼主可以通过一些项目不断的去学习，这一过程很可能会遇到一些困难或是问题，要多思考多逛帖子。一定能进步的。

机器学习入门书籍：李航的统计学习、周志华西瓜书等，***：台大林轩田的机器学习基石与技法；资料不在多，在这里自荐一波，一个有温度有情怀的公众号AlgorithmDeveloper，一起系统地自学机器学习，加油💪。

分享一下我以前自学的经验。

前提条件：①一定的高等数学基础，微分、偏微分、概率论、线性代数等。刚接触不需要太深入，知道，熟悉一些概念即可（比如矩阵的行列式、偏微分求导）。②一定的编程基础，主要是Matlab，Python，熟悉基本的语法即可。③有一定的英文听读能力。如果以上条件不具备，建议别入坑。

第一步：直接上Cousera搜斯坦福大学（Stanford）吴恩达的机器学习课程。如果掌握了前提知识，跟着学，学得懂。不懂的数学概念查资料。课后的练习是该课的精华，一定要自己做。如果不会***，B站搜吴恩达机器学习网课版即可。

这个过程持续1个月，在这期间，可以买一本周志华老师的《机器学习》和李航老师的《统计学习方法》。前者是入门经典，后者更多从数学的角度来讲机器学习，加深理解。

第二步：上完机器学习后，直接上吴恩达的深度学习大课，这么大课又分几门小课，涵盖了深度学习的方方面面，比如CNN、RNN、LSTM、ResNet等。由于深度学习发展很快，一些新的算法并没有讲到，一些算法可能已经过时，但学习思想也是很重要的。

上完这一系列课程大概3个月，在这期间可以买一本《Deep Learning》，最好是英文原版。根据个人情况买一些其它书籍。

第三步：完成了上面两步，基本就算入门了。接下来就是实践+持续学习了。多去github找开源项目，B站、慕课网去找实战项目。边学边做，达到一个熟练的程度。有机会，参加一下比赛，多跟大神交流。

这么做，基本上半年，就可以入门了。

到此，以上就是小编对于机械基础教学***的问题就介绍到这了，希望介绍关于机械基础教学***的2点解答对大家有用。