机器学习该怎么入门？
我要翻译一把quora了，再加点我的理解，我相信会是一个好答案，链接我都放到一起了，没插入到正文中，要求其实比较高了，我觉得我自己都差很远很远~~~我尽量持续更新翻译质量以及自己理解 首先，你要熟悉这四种语言。Python因为开源的库比较多，可以看看Numpy和Scipy这两个库，这两个都可以很好的融入网站开发以及Hadoop。C++可以让你的代码跑的更快，R则是一个很好地统计工具。而你想很好地使用Hadoop你也必须懂得java，以及如何实现map reduce 我推荐统计学习方法 李航写的，这算的上我mentor的mentor了。理解一些概率的理论，比如贝叶斯，SVM，CRF，HMM，决策树，AdaBoost，逻辑斯蒂回归，然后再稍微看看怎么做evaluation 比如P R F。也可以再看看假设检验的一些东西。 机器学习毕竟是需要极强极强数学基础的。我希望开始可以深入的了解一些算法的本质，SVM是个很好的下手点。可以从此入手，看看拉格朗日，凸优化都是些什么 熟悉分布计算，机器学习当今必须是多台机器跑大数据，要不然没啥意义。请熟悉Hadoop，这对找工作有很大很大的意义。百度等公司都需要hadoop基础。 熟悉Unix的Tool以及命令。百度等公司都是依靠Linux工作的，可能现在依靠Windows的Service公司已经比较少了。所以怎么也要熟悉Unix操作系统的这些指令吧。我记得有个百度的面试题就是问文件复制的事情。 机器学习终究和大数据息息相关，所以Hadoop的子项目要关注，比如HBase Zookeeper Hive等等 这里主要是在讲特征的提取问题。无论是分类（classification）还是回归（regression）问题，都要解决特征选择和抽取（extraction）的问题。他给出了一些基础的特征抽取的工具如小波等，同时说需要掌握傅里叶分析和卷积等等。这部分我不大了解，大概就是说信号处理你要懂，比如傅里叶这些。。。 总之机器学习如果想要入门分为两方面： 一方面是去看算法，需要极强的数理基础（真的是极强的），从SVM入手，一点点理解。 另一方面是学工具，比如分布式的一些工具以及Unix~ Good luck. 祝好 [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] [14] [15] [16] [17] [18] [19] [20] [21] [22] [23] [24] [25] [26] [27] [28] [29] [30] [31] [32] [33] [34] [35] [36] [37] [38] [39] [40] [41] [42] [43] [44] [45] [46] [47 ] [48] [49 ]