人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 解决方案的部署继续推进各种业务流程，客户体验的改善是首要用例。  顶级机器学习和人工智能在线课程 如今，机器学习有着广泛的应用，其中大部分都是我们日常遇到的技术。例如，Netflix 或类似的 OTT 平台使用机器学习为每个用户提供个性化建议。因此，如果用户经常观看犯罪惊悚片或搜索相同内容，该平台的 ML 支持的推荐系统将开始推荐更多类似类型的电影。同样

从头开始机器学习 关于 从头开始使用 Python 实现一些基本的机器学习模型和算法。 该项目的目的不是产生尽可能优化且计算效率高的算法，而是以透明且易于理解的方式呈现它们的内部工作原理。 目录 安装 $ git clone https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch $ cd ML-From-Scratch $ python setup

随着对机器学习的需求逐年增加，您可能想学习机器学习。让我们从如何从头开始学习机器学习的基础知识开始。  2021 年，机器学习职位的增长激增。尽管数量激增，但仍然缺乏具备合适技能的人才。  机器学习简史 机器学习一词由 Arther Samuel 于 1959 年首次创造。他将其定义为一个研究领域，该领域赋予计算机无需显式编程即可学习的能力。 机器学习专家的平均基本工资约为每年 14 万美元

对象 由于机器学习处理未知的对象属性，因此自然的起点就是谈论对象。 出于本教程的目的， 目的 是任何有属性的东西。 我承诺我会将抽象概念具体化，并在合适的地方使用视觉效果。这是一张照片，显示了三个示例性对象（欲望）： 图 1：Rawan Hussein 拍摄 除其他属性外，每一勺冰淇淋都具有独特的口味、一系列的颜色、一定的受欢迎程度、售价等。

从头开始使用 Python 进行机器学习 - 完整课程 [免费] 在本课程中，我们仅使用 Python 和 NumPy 从头开始​​实现最流行的机器学习算法。 ＃更多的 在本课程中，我们实施 最流行的机器学习算法 使用纯 Python 和 NumPy 从头开始​​。 在本课程结束时，您将拥有 深刻的理解 这些算法背后的概念。 每个部分都以一个简短的开头 理论部分 这解释了算法背后的数学和概念

第 1 步：海绵模式 海绵模式就是要吸收尽可能多的理论和知识，为自己打下坚实的基础。 图为：海绵宝宝（非海绵模式） 现在，有些人可能会想： “如果我不打算进行原创研究，当我可以使用现有的 ML 包时，为什么我需要学习理论呢？” 这是一个合理的问题！ 然而， 对于任何计划在工作中应用机器学习的人来说，学习基础知识非常重要。 以下是学习 ML 理论的 5 个超级实用的理由。它们涵盖整个建模过程：

现在很多人想学习机器学习。但大多数机器学习教师提出的令人畏惧的自下而上的课程足以让很多新手望而却步。 在本教程中，我将翻转课程内容，概述我认为扎实掌握 ML 的最快、最简单的方法。 目录 我在这里建议的课程是一个循环的多步骤过程，如下所示： 这是一个循环学习计划，因为第 6 步实际上是 GOTO 到第 0 步！ 作为免责声明，本课程可能对您来说很陌生。但当我在麦吉尔大学向本科生教授机器学习时

作为一名数据科学家，我最常见的问题是：- 1.没有基础知识如何学习机器学习？ 2. 我应该加入任何教授机器学习的机构吗？ 3. 学习机器学习需要花费多少钱？ 4. 机器学习中使用的数学是否太难？ 在回答上述所有问题之前，让我先澄清一下什么是数据科学以及为什么它是未来？ 互联网上有很多数据科学的定义，但在我看来，数据科学是一个可以在各种数据中发现见解和隐藏模式的领域。在数据科学的帮助下

介绍 scikit-learnstats模型张量流 为什么选择这本书¶ 有许多关于机器学习的好书都是由知识渊博的作者撰写的，涵盖了更广泛的主题。我特别建议《统计学习简介》、《统计学习要素》以及《模式识别和机器学习》，所有这些都可以在网上免费获得。 虽然这些书提供了机器学习及其方法背后的理论的概念概述，但本书重点介绍了机器学习算法的基本框架。其主要目的是为读者提供独立构造这些算法的能力

介绍： 熟悉基本概念和术语：学习线性代数、统计学和微积分。 选择编程语言：Python 是 ML 的热门选择。 获得 ML 算法和库的实践经验：Scikit-learn 和 Tensorflow 是受欢迎的选择。 在现实项目和机器学习竞赛中进行练习：Kaggle 是一个很好的平台。 了解该领域的最新发展：阅读研究论文、博客，并参加在线课程或研讨会。 以下是开始学习机器学习的一些步骤：