机器学习入门与实战课后的简单介绍

文章阐述了关于机器学习入门与实战课后，以及的信息，欢迎批评指正。

简述信息一览：

• 1、人工智能最新最完整学习路线,建议收藏!!
• 2、机器学习入门之逻辑回归案例
• 3、有哪些比较好的人工智能学习资源或网站?

人工智能最新最完整学习路线,建议收藏!!

笔试：考察基础知识，包括选择题和编程题。面试：重点在项目经验上，可通过打比赛来弥补缺口。打比赛建议 选择比赛：如kaggle上的Titanic、Iris Species等入门比赛。组队参赛：与优秀的人组队，取长补短。总结学习AI是一个漫长且枯燥的过程，但只要坚持下去，就一定会有所收获。

机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。我们就用最简单的方法——同心圆，可视化地展现出它们三者的关系。图三 三者关系示意图 目前，业界有一种错误的较为普遍的意识，即“深度学习最终可能会淘汰掉其他所有机器学习算法”。

AI，中文全称为人工智能（Artificial Intelligence）。其核心在于AI算法，这些算法使得机器能够模仿人类的智能，进行思考和决策。例如，抖音的内容推荐、手机的人脸解锁、汽车的自动驾驶等，背后都有AI的支撑。AI的能力是通过大量学习获得的。它会学习海量的数据，包括图片、文字、声音等，并从中总结出规律。

大数据入门学习路线 基础篇 Linux基础：掌握基础Linux操作命令，为后续大数据环境搭建和运维打下基础。SQL基础：大数据领域必备的开发语言，精通SQL语法和使用，能够高效地进行数据查询和操作。Java基础：大数据领域常用的开发语言之一（分析岗不强制），熟悉Java基础语法和常用框架。

国内人工智能龙头分析 科大讯飞（002230）科大讯飞是国内AI行业的绝对领导者，不仅在语音技术领域是全球领军者，更早已深度布局AI全产业链。

机器学习入门之逻辑回归案例

逻辑回归算法就是其中一种常用的分类算法。 为了理解逻辑回归，我们建立一个小的数据***，包含两列数据：一列是学习时间（小时），另一列是是否通过考试（通过用1表示，未通过用0表示）。 通过散点图观察数据，可以发现数据呈现两极分化，即0和1的分布明显不符合线性回归模型的特点。

逻辑回归是一种广泛应用于分类问题的机器学习算法，特别是二分类问题。它通过逻辑函数（通常是sigmoid函数）将线性回归的输出映射到（0， 1）区间内，从而得到分类的概率。

对数几率回归，也被称为逻辑回归（在中文中较为常见），是一种常用于分类的算法，特别是二分类（binary classification）和多分类（multiclass classification）问题。与线性回归处理连续分布不同，对数几率回归处理的是离散的结果分布。它旨在通过给定的输入x和参数theta，预测y=1的概率。

有哪些比较好的人工智能学习资源或网站?

1、谷歌AI 简介：谷歌作为技术驱动的公司，在AI领域具有深厚的积累和创新能力，提供丰富的AI学习资源。内容：包括机器学习与人工智能、生成式AI等学习资源，以及谷歌AI官方网站上的最新动态和技术文章。

2、以下是一些比较好的人工智能学习资源或网站： 百度飞桨AI Studio 简介：百度提供的开源社区，拥有完善的课程体系。 内容涵盖：Python、机器学习、深度学习等多个领域，还有实战项目、模型库等资源。 适合人群：适合从零开始到进阶学习的学员。 科大讯飞AI大学堂 简介：专注于语音技术和NLP的学习平台。

3、国外学习资源：谷歌AI：谷歌在人工智能领域处于领先地位，其资源包括深度学习平台Tensorflow、自然语言处理等。推荐访问谷歌AI官方网站以及相关的机器学习与人工智能学习页面，这些资源有助于了解人工智能的前沿技术和应用。微软AI：微软在人工智能领域同样具有深厚的技术积累和创新能力。

4、简介：腾讯课堂的人工智能学院联合运营伙伴，提供了机器学习、深度学习、人工智能入门级及系统学习课程。特点：针对国内本科文化水平以上学生，有超过30年的科研项目的真实数据作为实训内容。适合希望在国内学习人工智能技术的学习者。

5、网易云课堂：该平台的课程覆盖了机器学习、自然语言处理等全领域，教学模式灵活多样，包括***、直播和实战等，非常适合自主学习。极客学院/极客时间：提供项目驱动式学习，课程包括机器学习原理、深度学习等，适合希望提升技术深度的学习者。

6、以下是几个可以自学机器学习、深度学习和人工智能的网站： 知乎 简介：知乎是中文世界中自学人工智能的优秀平台，特别适合寻找高质量内容和深入讨论。 推荐操作：关注领域专家和高水平人群，获取有价值的信息和启发。

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