标签：视频 知识 收集 计算 预测 处理 特征 一个个 一个
万事开头难，人看好了人工智能的火热想要快速入门，却并不知道从何学起，被一个个听起来高大上的概念弄蒙。想要入门却无从下手，到底该从何学起？玺哥我初学人工智能的时候也是一头雾水，然后只能上各种网站找教程，找资源。视频收集了很多，看了很多知乎，博客。说是要学好高数，线代，概率统计，优化， 信息论及其他。编程语言，python，c++等。第一步当然是首选一门编程语言啦，我当时选了Python。然后就一股脑的上网去找Python教程。结果都是些培训机构流出来的视频，对于科班出身，软件工程的我而言，又太费时间了。一集视频一个小时，Oh my god。一共400多个小时。直接放弃了。最后我在网上找了本书名字叫：《Python编程：从入门到实践》跟着书，把书上的代码都敲了一遍，把例题都自己做了一遍。然后直接撸项目，这其实浪费我一些时间。第一个例子是pygame的。其实你只要掌握python基础语法就够了。然后直接学机器学习。
机器学习是人工智能的一个重要的分支，机器学习意思是在给定的任务T中，机器通过学习经验E，来优化性能P的过程。
百度定义：机器学习是专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
1.数据收集与预处理
人类收集的数据机器是不能直接识别的，需要预处理转换成机器可以识别的数据。
2.特征选择与模型构建
选择一个或多个特征来区分数据，就是影响数据的因素。比如影响房价的因素有位置和面积，这就是两个特征。计算机找出数据与特征之间的关系的过程就是构建模型的过程。实质上就是寻找一个满足所有数据的函数。
3.评估与预测
构建完模型之后，也就是找到函数之后，我们需要测试函数是否准确，模型是否满足预期。
机器学习推荐，吴恩达的机器学习的视频（网易云课堂免费）：https://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1004570029&trace_c_p_k2=c05e1108995d4c3c915529c5d35a228d
或者唐宇迪的Python数据分析与机器学习实战（B站）：https://www.bilibili.com/video/av44798895?from=search&seid=17135390684667285064
笔者目前就学到这，以后在更。
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原文地址：https://www.cnblogs.com/ai2050/p/10733078.html
