机器学习爱好者必读的入门指南

一旦你开始发现机器学习技术很容易应用到看起来很难解决的问题上（比如手写识别），你就会开始感觉到你可以用机器学习来解决任何问题，只要你有足够的数据就可以得到答案。只需要输入数据，然后看着电脑神奇地计算出与数据相符的方程!

但重要的是要记住，机器学习只有在问题确实可以用现有的数据解决的情况下才有效。

例如，如果你建立一个模型，根据每套房子里盆栽植物的类型来预测房价，那么这个模型永远不会奏效。每套房子里的盆栽植物和房子的售价之间没有任何关系。因此，无论如何努力，计算机永远无法推断出两者之间的关系。

只能够为实际存在关系的模型建模。所以记住，如果人类专家不能用这些数据来手动解决这个问题，那么计算机可能也不能。更应该关注的是那些人类可以解决的问题，如果计算机能够更快地解决，就太棒了。

如何深入了解机器学习？

在我看来，目前机器学习最大的问题是它主要存在在学术界和商业研究团体的世界里。对于那些想要在不成为专家的情况下而能广泛理解机器学习的人来说，并没有很多容易理解的材料。但是这方面每天都在进步。

如果你想深入了解，吴恩达（Andrew Ng）在 Coursera 上开设的免费机器学习课程是非常棒的。我强烈推荐。它应该对任何拥有计算机科学学位并且只记得很少数学知识的人都是容易理解的。

（编辑：广州站长网）

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