版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/qq_35028612/article/details/78627178
算法推导与案例积累的方法
一、现在说得很火的深度学习是什么?
深度学习是机器学习中神经网络算法的延伸,只不过应用得比较广。
深度学习在计算机视觉和自然语言处理中更厉害一些。
那么这里就有一个问题了,到底是先学机器学习还是先学深度学习呢?
一切的基础都是机器学习。
二、算法推导如何开始?
找本书?找博客?找视频?都是可以的。适合自己的才是好办法。
三、机器学习怎么动手去做?
只有实际应用,才会有动力,觉得没有白学。到哪里找案例呢?Github,kaggle等分享点。
案例的积累作用很大。我们干活做事主要是在模仿,模仿做出来的东西就是我们的。
很少从头开始去写一个项目,通常都是按照之前的某个套路。实际上大部分公司都是这么做。先学会模仿,再去创作,是一个比较好的选择。