拥抱变化

自从Alpha围棋占据人类棋类智力顶峰以来，机器大有在各个领域大放异彩的趋势，那个几年前看起来还模糊不清的未来已经来临，这是关于人工智能和机器学习的时代。

机器学习/人工智能方向的人才异常抢手也是业内常态，“ 批发价20K起 ” 毫不夸张。随着人工智能在各行业的深入，机器学习将成为更多人的核心技能。

很多人跃跃欲试，但入行并不能仅靠浮躁的情绪和一腔热血，对机器学习的体系及应用有整体的把握，在此基础上深入各个技能分支，有计划地系统学习，效率要高得多。

对于机器学习或者很多AI方向的职位而言，核心技能无非是“数据特征+算法模型”，当然我们还可以细分来看，算法与特征，需要掌握的技能有哪些。

数据特征：

• 数据清洗：消除数据噪音，归一化、正则化、采样

• 数据标注：做出统一化、高质量的数据，提升机器学习效果

• 特征工程：特征选取方法、降维方法、多个特征融合

算法模型：

• 主流监督/无监督学习算法：原理以及适用性，生成和调用

• 模型优化：调参、约束条件、模型替换、多模型融合

• 运行优化：处理数据集的效率，掌握更高效的技巧、框架和工具（如spark）

当然，基础技能是必备的

• 编程/工具：Python基础及第三方库/框架，后续可以上spark/hadoop

• 数学基础：微积分、概率统计、线性代数

整个的知识体系可总结如下：

所以神秘的AI攻城狮们的工作看起来也并不可怕，比如使用成熟的框架和工具，运行已有算法，训练业务数据，获得工作模型并不断调优，应用到企业产品。

高效学习

针对机器学习的职业技能和知识框架，DC学院推出了一门非常完善的《机器学习》体系课程，几乎可以学到机器学习所有的主干知识，并深入到细枝末节。即便你没什么基础，也能很快上手，并独立完成实际项目。

这门课之所以如此全面，一方面是因为机器学习本身的体系十分庞大，当然只是教sklearn调个模型显然不是在认真讲机器学习。

另一方面，比如学习路径的设计、知识点难易度的把握，案例的选取，内容的深入程度等细节都做了大量延伸和重点打磨。

比自己去完成一个机器学习项目更难的是，如何让课程适合更多的人（特别是没有什么基础的同学），既要易于理解，也要兼顾深度。

所以课程框架清晰，以结果为导向，目的就是去掌握那部分核心技能，并在实际的案例中输出结果。比如系统的微积分和统计学不必回炉重学，Python编程更是如此，避免无效的信息干扰，效率更高。

相信对于每一个想要学习机器学习的人来说，大纲里的内容多少都有了解，不多赘述，今天我们以问答的形式来做课程介绍。

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Q：这门课大概的学习思路是怎样的？

要回答你这个问题，我们得先来了解一个机器学习项目的实现流程是怎样的。

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当我们拿到一堆数据，并且明确需要解决的问题，或者需要预测的数据的时候，我们就应该想到要按怎样的思路去解决问题了。

1. 进行数据清洗，初步的特征选择

2. 选择合适的模型进行训练

3. 做更深入的特征工程

4. 调节模型的各种参数

5. 对模型进行优化/融合等处理

最终我们要得到比较理想的结果，让这个模型在不同的数据中依然效果不俗。

其实我们学习整体的框架就基于这个流程，其中涉及到大量算法原理及使用、模型选择思路、特征工程、集成学习等等内容，这是一个完整的机器学习实践流程。

除此之外，课程还会涉及时间序列、强化学习、深度学习的知识，让你可以处理更多样化的数据以及应用场景。

- ❷ -

Q：学习这门课需要先补充哪些基础？

这个问题是被问及最多的，机器学习这门技术有太多的诱惑，且不说改变世界、追求技术这样的空洞言论，只是动辄20K的月薪，就足够有说服力。

基础是必须的，但只要你有基本数学基础（学过大学数学：微积分\线性代数\概率统计），那就没有问题，数学功底越好越有优势。

我们也在课程中补充了必备的数学基础，微积分、现代、概率统计都有涉及，一般不被重视的信息论和优化理论，都有专门的课程讲解。

数学基础固然重要，但是并不建议花费太多时间去刷数学书，这是南辕北辙，最好的办法还是直接学习机器学习算法与应用，到了看不懂的地方再去补充相应的数学知识，这样效率会高很多。

编程基础呢？你需要掌握Python的基础知识，比如基本的数据类型，编程规范，语句以及函数，以及机器学习中必备的第三方库等等。

这些东西你可以在短时间内看文档/课程掌握。而课程中也会教你用Numpy/Pandas/Sklearn等工具进行数据处理与模型训练，不必担心。

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Q：课程会涉及哪些算法的讲解？

问这个问题就知道你一定是有点基础了。课程主要从监督学习和无监督学习两个方向进行划分，时下主流的算法模型均会涉及。

监督学习部分：线性回归、逻辑回归、KNN、SVM、朴素贝叶斯。

无监督学习部分：k均值、层次聚类、密度聚类、EM。

当然我们还会回归统计学，了解统计学习的本质，比如非常重要的极大似然估计、偏倚方差分解、贝叶斯估计、参数化方法等等。

总之，算法这个部分是重头戏，从统计学习到主流的机器学习方法，都有涉及。每个算法后面都会有案例配合具体的数据集进行实践，会用才是硬道理。

当然除了基本的理解和应用，我们会尽量把常用的算法，深入原理讲解推导的过程。这样，不但可以增加你对于实现过程的理解，也便于后续进行模型的优化。

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Q：是否有足够的案例和项目？

当然有，还是手把手的那种！

除了每个算法后附带的针对性实践案例，每章都设置了体系完整的实战项目，更加偏向真实应用。

比如我们会尽量利用真实的数据集，更加系统化的实践，让你学习具体的知识点的同时，熟悉机器学习的基本套路，并能够举一反三，把这些套路应用到更多的问题中去。

具体的案例老师都会详细讲解，细化到每一个操作，案例的思路、实现过程以及全部的代码我们都会分享出来，通过jupyter notebook的形式，下载后你可以直接在你本地的环境中运行。

课程中将包含但不限于以下案例/项目：

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Q：用一章来讲特征工程，真有那么重要？

在机器学习/数据挖掘领域有一句经典的话：数据与特征工程决定了机器学习的上限，而算法与模型不过是逼近这个上限而已。

算法与模型不过是实现机器学习的第一步，相当于我们掌握了基本实现方式，但是真正要获得好的效果，还要进行很多的内部优化，特征工程则是重中之重。

事实上所有机器学习算法的成功，都在于你怎么样去展示这些数据，由此可见特征工程在实际的机器学习中的重要性。

事实上在很多数据挖掘竞赛中，大家使用的模型大同小异（比如大部分人会直接祭出XGBoost，然后数据全部往上面怼就完事），但高下之分很大程度上源于特征工程。

除了基本的数据清洗（缺失值/异常值处理，数据归一化、多项式特征生成）以及特征选择方法（Filter、Wrapper、Embedded），还会涉及降维（PCA&LDA）的方法。从单个特征的处理到多个特征的融合，你都可以轻松解决。

算法的使用往往是招式的修炼，而特征工程才是真正的内功。

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Q：深度学习和强化学习会讲到什么程度？

深度学习作为机器学习的一个重要分支，也是处理很多问题的好方式，课程中会介绍几种常用的神经网络（CNN、RNN），并通过 Keras 框架来实现深度学习。

具体的呢，主要通过猫狗分类的案例，来梳理一个完整的深度学习流程，并借此掌握 Keras 框架。

当然深度学习不止如此，通过课程你可以掌握深度学习实现的基本套路，但这个东西是需要你花更多的精力去做更深入的学习，才能达到更好地效果。

而强化学习呢，主要是让你去了解机器学习自我提升的思想，强大如 AlphaGo ，是通过怎样方式进行自我学习的。而这，也是真正迈向人工智能的基石。

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Q：学完我能达到什么样的水平？

就喜欢你这样有觉悟的，但说实话，没有人能够保证。

如果你稍微认点真，一套课程下来，独立完成基本的机器学习项目没有问题的。绝大部分的数据挖掘竞赛，你都能够通过学到的知识，跑个模型，取得还不错的成绩。不过要进入TOP排名，老铁还需努力。

更重要的是，课程中提供的特征工程、模型筛选、集成学习、调参、优化技巧，才是你形成核心竞争力的关键。

千万不要认为课程中关于算法的推导没什么卵用，你要是觉得调个包、找两个特征就能忽悠面试官，那对方会分分钟教你做人。

所以课程教你的不仅是套路，还有更多的内功，以及学习、泛化的方法。课程够深入，只要你愿意学，就有无限可能。

Q：另外，我还想问……？

算了，别问了，相关信息都给你说了吧：

• 录播课程，已经更新完毕，随时可上课。

• 总共60个课时，每课时20-60分钟不等。

• 主讲老师是华科教授，技术好，各种深入浅出，还送两助教。

• 学习群老师即时答疑，专治各种学习困难。

• 课后资料包含案例代码，实现思路、重点笔记、拓展阅读……

• 匹配针对性数据竞赛，实时训练，还可以查看真实排名。

• Python 3.6，不解释。

• 爱过~约~就是现在~

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