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机器学习该怎么入门
1、机器学习入门最佳的方法其实就是理论和代码一起学习。一边看相应的理论推导，一边看并且实践经典代码。所以，为了更快入门，我推荐你最好能够懂点MATLAB或者是Python语言。
2、找一本教材，结合教材和视频，将机器学习算法的公式推一遍，然后用Matlab或者python跑一跑数据，找点感觉。对于数学也要加强，特别在概率论方面。
3、首先应该先搞定概率论、统计学以及微积分、线性代数等等基础，然后看机器学习的教材，还可以看一些公开课。如果想看更深一些的，可以先学一下随机过程，然后看一些高斯过程学习，等等。
4、监督学习和无监督学习 利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。正如人们通过已知病例学习诊断技术那样，计算机要通过学习才能具有识别各种事物和现象的能力。
scala与python区别有哪些
1、Scala：另一个以java为基础的语言，和Java很像，对任何想要进行大规模的机械学习或是建立高阶的算法，Scala是逐渐兴起的工具，善于呈现且拥有建立可靠系统的能力。
2、Python 它是易于使用的基于解释器的高级编程语言。Python是一种通用语言，具有用于多个角色的大量库。由于其易于学习的曲线和有用的库，它已成为大数据分析最受欢迎的选择之一。
3、Python：Python是一种高级、解释型、多范式编程语言，支持面向对象编程。Python的简洁语法和大量的第三方库使其成为数据科学、机器学习和Web开发领域的首选语言之一。
4、就个人体会来说，Scala相对于J***a的优势是巨大的。熟悉Scala之后再看J***a代码，有种读汇编的感觉……如果仅仅是写Spark应用，并非一定要学Scala，可以直接用Spark的J***a API或Python API。
5、Scala– 150，000美元 j***a– 120，000美元 Python– 120，000 R – 109，000美元 Twitter，Airbnb，Verizon和apple等公司都使用Scala。因此，使其成为收入最高的编程语言是完全有符合现实的。
想进入人工智能领域,该学习哪些东西?
1、纯理论性的，以强人工智能或者神经网络为研究方向，本科可以选择神经科学，也可以选修心理学、哲学、计算机科学。
2、①机学习的基础是数学，入门AI必须掌握一些必要的数学基础，但是并不是全部的数学知识都要学，只学工作上实际有用到的，比如是微积分、概率论、线性代数、凸优化等这些。
3、机器学习：机器学习是人工智能的一个重要分支，它使计算机能够通过数据学习和改进。学习机器学习需要了解各种算法，如监督学习、无监督学习、强化学习等，以及如何评估[_a***_]的性能。
人工智能需要学习哪些课程?
学习人工智能需要学习认知心理学、神经科学基础、人类的记忆与学习、语言与思维、计算神经工程等相关专业知识。
《人工智能的现代方法I》、《问题表达与求解》、《人工智能的现代方法II》、《机器学习、自然语言处理、计算机视觉》等课程为主。
人工智能专业的课程体系：《人工智能、社会与人文》、《人工智能哲学基础与***》、《先进机器人》、《认知机器人》、《机器人规划与学习》、《仿生机器人》、《群体智能与自主系统》。
人工智能专业主要学的是核心课程包括：数学、统计、计算机、自动化等，这些学科都属于人工智能专业的核心课程。
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