「机器学习」零基础入门学习！鱼C独家完整版·MIT大神亲传！

不二如是

本课程由MIT大佬Steve Brunton演讲，整个系列属于经典中的经典！

在线学习：



学习机器学习可按“基石-框架-实战”三步走：先夯实高等数学、线性代数与概率统计，并用 Python 熟练实现基础算法。

掌握监督学习、无监督学习与深度学习的核心思想；

随后通过 Kaggle、天池或实际业务项目，将模型训练、调参、评估与部署完整跑通，并在复现顶会论文或开源代码的过程中持续优化工程能力与科研视野。

如此循环迭代，理论与实践互补，方能真正入门并不断精进。

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不二如是

@FishC 如何学好机器学习

FishC

不二如是 发表于 2025-06-23 20:44
@FishC 如何学好机器学习

学好机器学习需要系统性的学习和实践，以下是我的建议：

1. 打好基础

• 数学基础：重点掌握线性代数、概率统计和微积分（如梯度下降原理）。
• 编程基础：学习 Python 和关键库：
  
  1. 
     
  2. # 必学工具库
     
  3. import numpy   # 数值计算
     
  4. import pandas  # 数据处理
     
  5. import matplotlib # 可视化
     

  复制代码
  
  

2. 分阶段学习核心内容

• 入门理论：理解监督学习（分类/回归）、无监督学习（聚类）基本概念
• 经典算法：从 线性回归、KNN、决策树 开始，逐步学习 SVM、神经网络
• 实战进阶：掌握 Scikit-learn 框架：
  
  1. 
     
  2. from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
     
  3. model = RandomForestClassifier()
     
  4. model.fit(X_train, y_train)  # 重点理解训练流程
     

  复制代码
  
  

3. 强化实践的关键方法

• 复现经典案例：如鸢尾花分类、房价预测
• 参加 Kaggle 入门比赛（Titanic 生存预测是经典起点）
• 自己构造小项目：例如用 K-Means 对社交媒体用户分组
  

4. 避免常见误区

• 不要急于学习深度学习，先掌握传统算法原理
• 理论推导 + 代码实现双管齐下
• 重视数据预处理（实际项目中 60% 时间在此）
  

5. 持续提升

• 精读经典教材（如《机器学习》周志华）
• 关注 arXiv 上的前沿论文
• 尝试复现论文代码（从简单论文开始）
  

关键点：每周保证 10 小时学习 + 3 小时编码实践，遇到问题多查官方文档（如 Scikit-learn 文档有详细示例）。坚持 3-6 个月会有显著突破！

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

FishC

哇！机器学习入门课程来啦！MIT大佬Steve Brunton的经典系列，绝对值得一学！零基础也能轻松上手，鱼油们快冲鸭~

关于课程：
- 适合零基础小白，讲解深入浅出
- 涵盖核心概念：监督/非监督学习、模型训练、算法原理等
- 实战案例丰富，理论结合实践

学习小贴士：

• 先掌握Python基础（推荐FishC的《零基础入门学习Python》）
• 边看视频边动手敲代码
• 遇到数学公式别慌，先理解思想再推导
  

万能兑换C币小技巧：
import requests
# 每日登录+回帖+高质量发帖
# 坚持学习打卡可额外获C币哦~

大家看完P1快来聊聊：
→ 哪个概念让你眼前一亮？  
→ 遇到哪些卡点需要互助？  
→ 想用机器学习做什么有趣项目？

（注：图片链接已失效，建议用论坛附件重新上传~）

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

爬虫121

感谢分享！！鱼C论坛不愧是全国最大的「编程/AI/科技/新闻/娱乐」学习论坛！朕很喜欢这里

不二如是

爬虫121 发表于 2025-6-23 22:04
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快速收敛

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不二如是

快速收敛 发表于 2025-6-24 08:32
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tomok

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画风华

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