大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于机器学习编程框架教程的问题，于是小编就整理了3个相关介绍机器学习编程框架教程的解答，让我们一起看看吧。
如何更高效的自学机器学习？
首先掌握机器学习的基本概念和理论，包括分类、回归、聚类、强化学习等。
其次学习机器学习相关算法，我们大体可以将机器学习的算法分为传统机器学习和深度学习算法。传统机器学习算法中，常见的有SVM，决策树，随机森林等，大都在sklearn中进行了集成，可以非常方便的调用。深度学习算法主要依赖学习框架，主流的包含tensorflow和PyTorch，各有优缺点，请自行了解做进一步选择。其次就是深度学习的网络结构又可以分为卷积神经网络，递归神经网络，自动编码器，对抗生成网络，图卷积神经网络等。目前深度学习在各个领域都取得了巨大的性能提升，是机器学习中的重点领域，另外图卷积也逐渐成为重中之重。
最后通过实际项目实践熟练应用机器学习技术，掌握特征选择、模型训练和评估等流程。
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机器学习说到底是一门交叉学科，想自学机器学习，你首先需要弄清楚你需要哪些基本条件，这里面的条件有多少学习需要的，有的是面试或者工作需要的，首先你需要一个本科以上的学历，说实话专科学这个不现实，学不好是一方面，找不到工作是另一方面，其次你需要一下基本知识储备，比如编程能力，统计学基础、现代基础、高数基础等，在这些的基础上才能说自学机器学习。学习机器学习你需要掌握各种算法，分类、聚类、回归等等不仅仅是理论推倒而且是代码实现，多看书、多读论文，多写代码。
机器学习的“难”通常不在于数学，因为机器学习本身不需要很高强度的数学计算，而在于 debugging 难的问题。机器学习 debug 要比普通计算机程序难得多：出现问题的情形多，而且调试周期长。本文深入讨论了这个难题，提出了在 debug 时需要注意的要点。
在过去的几年里，机器学习便捷化方面的技术已经取得了显著的发展：出现了很多相关的网络在线课程、精编书籍和架构理论。这些精编课程对前沿科技研究分析，分解成通俗易懂的语言。而架构理论方面则将普通问题抽象化，与构建机器学习系统相结合形成理论系统。这些发展某种程度上能够使人们打破已有的认知图示，加强对算法工作原理和计算代码的理解。
机器学习之难在于debug
尽管如此，机器学习仍是一个相对“难”的问题。毫无疑问，提高机器学习算法是一项艰难的科研课题，需要不断的创新、反复的试验、不懈的韧性。而将现有算法和模式与机器学习贯通运用则更难，这也解释了为什么机器学习方面的专业工程师的工资相比普通软件工程师要高出很多的原因。
这里的难通常不在于数学计算，机器学习应用本身不需要高强度的数学计算，而在于前面提到的构建系统，包括如何为工具建立图式以解决实际应用中的问题，这就要对现有算法和模式，两者权衡以及使用限制充分熟悉。机器学习技术是通过对不同类型的模式（比如课程、课本和论文等）进行应用的过程中，对这些模式进行检测。当然，这种知识构建形式存在于计算机科学的所有领域，而不仅仅是机器学习领域。[_a***_]的软件工程项目都需要对其他的框架、工具、技术以及设计决策几方面进行权衡。
机器学习的难点在于根本性的调试（debug）难题。机器学习的调试一般发生在以下两种情况：1）算法无法运行，或者2）算法运行不太完美。机器学习“难”的独特性在于，当运行效果不如预期时，想要检测出哪里出了问题极其困难。如果这两种困难同时发生，那么应用修复、升级以及结果显示方面的调试周期将会延长。很少会发生计算运行从一开始直到最后，占用大部分时间去做构建算法的情况。
机器学习相比传统软件，调试困难增加了两个维度
标准的软件工程中，遇到问题解决方案效果不如预期的情况时，一般有两种可能：算法问题和实施问题。举一个简单的递归算法的例子。
如何学习tensorflow？
TensorFlow 是google开发的人工智能框架，现在有中文***以及其社区，可以跟着官方网站的例子进行学习，不懂的地方可以到TensorFlow 社区查看，或者提问，当然GitHub 上面也有很多这方面的知识，可以参考学习，若没有GPU，可以使用google的colab，免费的GPU
有两个课程推荐
学习李沐的《动手学深度学习》
还有《Tensorflow深度学习》
第一本书包含了三个框架：MXNET、TensorFlow、Pytorch，既有理论也有代码
第二本书则是只针对于Tensorflow的，但一样的有理论也有代码
两本书都很适合跟着动手学，学完应该就没什么问题了。
tensorflow是目前非常流行的基于python的机器学习框架，先要学一些Python基础，如果没有学过python，可以先找一些python入门的教程来学习，了解一些基础的语法，能编写和运行简单的python程序即可；
tensorflow的网上教程很多的，官方网站上就有免费教程：***s://tensorflow.google.cn/resources/learn-ml
***s://tensorflow.google.cn/tutorials/
如果您想找老师辅导您学习tensorflow，可以报名一些收费的tensorflow网络课程来学习。
对于初学者要快速入门TensorFlow，可以按照以下步骤：
- 学习Python编程语言：TensorFlow是一个用Python编写的库，因此首先需要熟悉Python编程语言。学习Python可以通过阅读教程、参加课程或使用在线***来完成。
- 学习机器学习和深度学习的基础知识：要使用TensorFlow，需要了解机器学习和深度学习的基础知识。可以通过课程、书籍和在线***来学习这些知识。
- 安装TensorFlow：安装TensorFlow是使用它的第一步。可以在TensorFlow官方网站上找到安装指南和安装包。
- 学习TensorFlow基础知识：在安装了TensorFlow之后，可以开始学习TensorFlow的基础知识，如张量、变量、会话等。可以使用TensorFlow官方网站上的教程或者阅读相关的书籍。
- 练习使用TensorFlow：练习使用TensorFlow可以帮助加深对TensorFlow的理解。可以通过解决一些机器学习和深度学习的问题来练习使用TensorFlow。
- 学习深度学习模型的搭建和训练：TensorFlow是用来搭建和训练深度学习模型的，因此需要学习如何搭建和训练深度学习模型。可以通过阅读书籍、参加课程或使用在线***来学习这些知识。
- 参与TensorFlow社区：TensorFlow有一个活跃的社区，可以加入社区来获取更多的学习***和与其他使用TensorFlow的人交流经验。可以在GitHub上查找TensorFlow的项目，或者加入TensorFlow的Slack频道。
总的来说，快速入门TensorFlow需要学习Python编程语言、机器学习和深度学习的基础知识、安装TensorFlow、学习TensorFlow基础知识、练习使用TensorFlow、学习深度学习模型的搭建和训练，以及参与TensorFlow社区。
怎么用机器学习做一个简单的应用？
其实现在机器学上手相当容易。比如说，StefanoJ.Attardi做的一个小应门户Mo vement_Watchtracker,这个应用功能很简单，供机械表爱好者追踪记录的精确性。虽然这个应用功能很简单，但这是在苹果商店上架的真实应用，而不是很多教教程中的玩具应用样例这个应用的界面是用ReactiveNative写的，通过ReactiveNative调用0bjective_C封装的Swift代码，其实Objective_C和Swift都是一些胶水代码。机器学模型需要解决，是刻画出记录点的趋势，总的来说随着机器人的普及，未来会有越来越多的应用。
其实现在机器学习上手已经相当容易了。比方说，Stefano J. Attardi做的一个小应用Movement - Watch Tracker，这个应用的功能很简单，供机械表爱好者追踪记录爱表的精确性。
注意，虽然这个应用功能很简单，但这是在苹果商店上架的真实应用，而不是很多教程中的玩具应用样例。
这个应用的界面是用Reactive Native写的，通过Reactive Native调用Objective-C封装的Swift代码，听起来比较复杂，其实Objective-C和Swift都是一些胶水代码，最重要的机器学习模型是基于PyTorch框架写的，然后经过ONNX-CoreML转换为CoreML模型（iOS只CoreML模型）。
机器学习模型需要解决的，是刻画出记录点的趋势。乍看起来，这是一个很简单的线性回归问题。然而，问题在于，由于机械表的固有属性（经过时间的累积，机械表和正确时间的差距越来越大，需要重新校准时间）和人为疏忽（可能有一两天你忘了上发条），记录点间会出现断裂，这就给线性回归造成了麻烦。
所以Attardi开始尝试分段回归，不过效果不佳。所以他转而设计了一个一维卷积神经网络：
结果，效果相当不错。
到此，以上就是小编对于机器学习编程框架教程的问题就介绍到这了，希望介绍关于机器学习编程框架教程的3点解答对大家有用。
标签： 学习 机器 tensorflow
