【收藏】机器学习入门的常见问题集(文末送书)
作者:莫凡
导读:机器学习如何入门?那些还在不断叩击着机器学习之门,迟迟未入门的同学应该怎么做?今天小编带大家听听木羊同学怎么说...
作者:木羊同学
来源:华章计算机(hzbook_jsj)
大家好,我是木羊同学,4月1日我受邀参加了开源中国的高手问答栏目。这次的主题是机器学习入门,栏目的提问质量很高,有好多问题着实搔着了痒处。
这次的提问都很有意思,串起来可以编一套“机器学习入门的常见问题集”,这里我浓缩成三个很有代表性的问题,推荐给一直在机器学习的门外徘徊,还没进去的同学。
第一个问题是起点:为什么神经网络能模拟人脑?
回想一下,当你终于决定要开始学机器学习之前,究竟是什么触动了你的心?触动我的心的,就是上面这个问题。我的故事充满了中二的气息,《超能特战队》是一部人工智能题材的科幻动画,我特别喜欢里面超暖的大白(●—●),而且用的是技术宅风格,我想实现它。
当然,当时之所以会有这个大胆的想法,主要是因为无知。我选择用神经网络。神经网络,有的书上称为人工神经网络,还有什么会比选择使用名为“人工神经网络”的算法来实现人工智能更自然而然的事呢?更何况当时我还知道,神经网络最近推出了一个高清重制版,名叫深度学习,很多人甚至开始预言深度学习会取代其他机器学习算法,看起来前途无量。
不过很快,我的问题就变成了“神经网络能不能模拟人脑”。我以为这个问题很简单,三天就能找到答案。可是,没有一本书能作出肯定或否定的回答,当时也没有高手问答这么好的栏目让我提问。我没想到,这样一个看似简单的谜底,竟然需要花费我未来数年的时光。
“很遗憾,神经网络并不能模拟人脑”,我斟酌许久,开始一个字一个字地针对今天的问题,也是我当年的问题做出回答。如今,神经网络,或者叫深度学习,已然大红大紫,然而,这套名叫“神经网络”的算法只做了非常有限的仿生,非要和人的神经网络相比较的话,我认为是平行线的两条边。人的神经网络没法求导,而机器学习的神经网络本质是拟合曲线,只不过随着神经网络深度的加深,模型的拟合能力也随之加强。再复杂的曲线,只要有足够的深度和足够的数据进行训练,神经网络就能表达出来,这也正是深度学习中“深度”二字的由来。
我们正处在一个蓬勃发展的社会,“学机器学习能找一份怎样的工作”,这自然是每一个务实的人所关心的问题。只是我想,心怀当年那份求知的渴望,也许才能更容易地在各种问题堆叠的知识体系中坚持下来。
第二个问题是困扰:机器学习的数学究竟该怎么学,为什么花了很多时间去学,却仍然感觉啥也没学会?
机器学习很特别,它既是算法,又是数学,但无论你把它当作一门算法来学,还是当作一门数学来学,都会有迷路的感觉。今天有人很形象地形容了这种感觉:一直在学,也学了很多,可是,到头来不是还没搞懂原理,就是搞懂了原理看不懂公式,要么就是看懂了公式,却还是不知道怎样写成算法运行。
“机器学习要先学好数学”,这应该是大家都听过的“好心”劝告。最终,大家都在困扰中问出那个问题:学机器学习,究竟要不要手推公式?每一个初学者想必都对此很纠结。机器学习的教材也很纠结,所以会走两个极端:一种是偏重编程,既然大家都看不懂数学,那干脆统统删掉,只留代码。可是,这种教材读完之后,免不了会产生知其然不知其所以然的不安感。想要系统全面地学?那好,另一种偏重数学的教材,翻开一看,里面全是意义不明的数学公式符号,还有各种拗口的术语名词,让人读得昏头转向,很快迷失方向。
该怎么学才好呢?
我在《机器学习算法的数学原理与Python实现》中提出了一个概念,叫“数学语”。名字怪怪的,不过意思很好理解。学机器学习的数学,不该是自古华山一条路。不同的学习动机,应该对应不同的学习路径。很多人,甚至可能是大多数的人,真正关心的不是在数学上怎么证明收敛,而是这些数学符号到底在说什么,想要知道的是翻译:把这门希腊符号写成数学语,翻译成看完了能够说一声“原来如此”的大白话,进而了解这款模型为什么能做到这些,又会有怎样的不足之处。
第三个问题是工具:机器学习的算法在现实中该怎么使用呢?
编程需要确定编程语言,首先推荐的是Python。早前做机器学习,是Python和R二选一,不过Python的资源明显丰富得多,特别是近年在深度学习方面有着无法比拟的优势,不是唯一的选择,也是最佳的选择。Python还有一个优点,就是语法简单,有了其他编程语言的基础,很快就能转过来。
确定了语言,接下来大家自然就会产生一个朴素的愿望:有没有那么一款工具,能够直接将那些个乱糟糟的数学公式一下转成Python代码?毕竟数学符号和Python代码长得太不像了,不知道该怎样把书上这些数学公式运行起来。
可惜的是,现在还没有这样便利的工具。不过,Python有很多专门的库,能够明显降低我们使用机器学习算法的门槛。常用的有三款,第一款是numpy,机器学习用到的各种矩阵运算里面都有,只要了解了式子的意思,就能用numpy照猫画虎。第二款是Scikit-Learn,对常用的机器学习算法做了非常好的封装,使用很简单,就是调用API。第三款是Pandas,机器学习的任务通常需要处理数据,而Pandas是首选的利器。
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作者简介
莫凡——新技术深度爱好者,曾经从事信息安全前沿技术跟踪研究和数据分析工作,在各类信息安全类技术期刊杂志发表文章五十余篇,现转为投身高端知识“白菜化”项目,希望能让将更多听起来高大上的名词沾一沾人间烟火,成为日常中生活真正用得上的知识,著有《机器学习算法的数学解析与Python实现》。个人公众号“睡前机器学习”,个人知乎号“木羊”。
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