包含机器学习实验分析与体会的词条

简述信息一览：

• 1、机器学习实战
• 2、行远自迩,笃行不怠——专访南京理工大学杨杨教授
• 3、如何学习机器学习的一点心得

机器学习实战

1、Titanic项目是一个经典的数据分析项目，旨在通过给定的数据信息来研究各种因素（如登船港口、性别、年龄等）与乘客幸存率的相关性，并找出与最终生存率相关性最大的因素。最终，需要将结果提交给Kaggle进行评估。

2、书籍：《机器学习实战》作为主要学习资料。网络资源：GitHub上的机器学习项目、机器学习相关的博客和论坛等。在线课程：Coursera、网易云课堂等平台上的机器学习课程。社区与论坛：如Kaggle、Stack Overflow等，可以获取最新的机器学习资讯、交流学习心得和解决问题。

3、机器学习实战中，特征排名可以通过基于线性模型的特征系数分析和随机森林的特征重要性评估来实现。基于线性模型的特征系数分析： 定义：使用线性回归、岭回归和套索回归等线性模型来评估特征重要性。 实现方法：通过分析这些模型的系数，可以直观理解特征对预测的影响程度。

行远自迩,笃行不怠——专访南京理工大学杨杨教授

1、行远自迩，笃行不怠——专访南京理工大学杨杨教授 杨杨，南京理工大学计算机科学与工程学院教授、博导，深耕机器学习、数据挖掘领域，以其卓越的科研成果和丰硕的教学经验，迅速成长为新一代领军青年学者。本期专访，我们将深入了解杨杨教授的研究方向、科研心得以及教学体会。

2、“行远自迩，笃行不怠”的意思是走远路必须要从近处走起，切实履行所学，不倦怠，做到“知行合一”。这句话可以从以下几个方面进行理解：行远自迩：比喻做事要脚踏实地，从基础做起，不能好高骛远。

3、“行远自迩，笃行不怠”这句话的出处是《礼记·中庸》。具体出处：“行远自迩，笃行不怠”中的“行远自迩”出自《礼记·中庸》中的“君子之道，辟（譬）如行远必自迩，辟（譬）如登高必自卑。

如何学习机器学习的一点心得

先看看相关的图书：要有好几本作为参考，最好是角度差异大、深浅程度不同，比如系统的导论式的、深入的有推导的、浅出的手把手的。它要充当不同学习过程中的工具书。

选择一门合适的编程语言：机器学习是基于编程实现的，因此掌握一门编程语言是基础。Python是机器学习的首选语言，因为它具有简洁的语法、丰富的库和强大的社区支持。Python的机器学习库如Scikit-learn、TensorFlow和PyTorch等，提供了大量的算法和工具，使得实现机器学习模型变得简单快捷。

明确机器学习的主要研究方向 机器学习的大方向下包括传统的机器学习算法（如KNN、SVM等）和人工神经网络（即深度学习）。深度学习方向又进一步细分为计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）、推荐系统和语音方向等。

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