機器學習的入門邏輯回歸
發布時間:2018-03-28
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類型:
基礎知識
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關鍵字:
機器學習
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隨著機器學習領域理論的成熟,自從“阿爾法狗”等一系列的熱門爆點話題之后,被推到了人前,受到越來越多人的關注。越來越多的相關技術被應用于生活。很多計算機行業也開始紛紛踏入機器學習崗
隨著機器學習領域理論的成熟,自從“阿爾法狗”等一系列的熱門爆點話題之后,被推到了人前,受到越來越多人的關注。越來越多的相關技術被應用于生活。很多計算機行業也開始紛紛踏入機器學習崗。工業智能相機
但是每個人在涉足這個領域的時候,個人的知識積淀和教育背景不一樣,同樣,他們對于未來發展的心理預期不一樣,這也導致了需求的多樣化。
很多工作了幾年后,重新選擇方向的程序員,他們擁有扎實的代碼基礎,豐富的業務經驗。
但是對機器學習的很多理論知識非常苦手,甚至連機器學習的入門邏輯回歸等涉及到的簡單公式都有些吃力。
這就需要我們在真正入行之前,能夠對自己進行一個深度的剖析,發現自己的優缺點,從而能夠查漏補缺,才能在這個行業走的更遠,同時,也能從心底對自己的選擇更有底氣。
我們很容易在學習中發現,機器學習方向對代碼的要求,要遠遠小于傳統的IT行業,比如前端、后臺,甚至一些更底層層面的業務需求。對于脫離學校不久,理論知識底子還有,但是實際代碼能力和項目經驗不足的人來說是一個好的方向。
人工智能領域發展到現在,機器學習已經遠遠不能滿足我們的日常需求了。計算機這個行業,從來都是活到老學到老,人們眼中的高薪,也就決定了它殘酷的競爭性和知識迅速的更替性。
機器學習入門以后,就需要你根據自己的需求來制定個性化的路線了。比如大數據分析、圖模型、深度學習、自動駕駛、機器人、自然語言處理、圖像識別、語音識別等等,既有應用方向,也有理論方向。
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