机器学习 (ML) 对各个行业都有重大影响。它分析数据和预测结果的能力在医疗保健和金融等领域创造了新的机会。然而，在深入研究机器学习之前打下坚实的基础非常重要。本文将概述必要的先决条件，并展示数据科学和 AI 训练营 如何为您的机器学习之旅提供支持。
1. 数学：机器学习的核心
机器学习算法深深植根于数学。为了有效地理解和应用这些模型，最好掌握基本的数学概念：
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线性代数：特别是，深度学习依赖于机器学习模型中的线性代数。了解向量、矩阵和矩阵运算有助于掌握算法如何处理数据。
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微积分：了解算法如何优化自身需要对微积分，特别是微分学有深入的了解。例如，梯度下降使用导数来最小化模型的预测误差。
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概率与统计：机器学习依赖概率思维来生成预测。要评估模型中的不确定性，必须了解条件概率、贝叶斯定理和各种分布等概念。
虽然这些概念可能看起来很复杂，但它们在数据科学项目中得到了实际的介绍，例如 Code Labs Academy 的数据科学和人工智能训练营，学习者可以在其中看到数学在现实世界项目中的直接应用。
2. 编程技能：机器学习的支柱
机器学习模型的实现需要一定的编程技能。由于其用户友好性和广泛的库支持，用于数据科学的 Python 是该领域最常用的语言。在学习有效管理大型数据集时，必须对 Python 有基本的了解。凭借 NumPy、Pandas、Scikit-learn、TensorFlow 和 PyTorch 等软件包，Python 成为机器学习的首选语言。
3. 数据操作：为机器学习准备数据
机器学习需要数据，为了确保其有效性，通常需要清理和转换。
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数据整理：数据很少处于完美状态。在您的模型中使用它之前，您需要解决缺失值、异常值和不一致的问题。 Pandas 是这个过程的重要工具。
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数据可视化：为了识别数据中的趋势、模式和异常值，使用图形和图表将它们可视化非常重要。 Matplotlib 和 Seaborn 等库可以让您更轻松地探索数据和选择功能。
4. 基本机器学习概念
在深入研究更复杂的模型之前，了解机器学习的一些基本概念会很有帮助：
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监督学习与无监督学习：在监督学习中，我们使用标记数据，而无监督学习则基于未标记数据。每种方法在分类和聚类任务中都有不同的用途。
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训练、验证和测试：为了确保模型在现实场景中有效运行，必须对未见过的数据进行测试、验证和训练。将数据划分为测试集、验证集和训练集有助于确保模型具有良好的泛化性并降低过度拟合的风险。
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过拟合和欠拟合：如果模型在训练数据上表现出色，但在新数据上表现不佳，则被认为是过拟合；如果模型过于简单，则被认为是欠拟合。建立有效模型的关键在于找到偏差和方差之间的适当平衡。
5.关键机器学习算法介绍
掌握基础知识后，您可以探索更复杂的机器学习算法：
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线性回归：这种预测连续变量的方法很简单，但很重要。它是更先进技术的基础，并且很可能是您将遇到的第一个模型。
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逻辑回归：在解决具有分类结果的问题时，逻辑回归至关重要。它经常用于二元分类任务。
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决策树：决策树很容易理解和实现，因为它们根据特征值分割数据。它们可以应用于回归和分类任务。
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K 最近邻 (KNN)：KNN 是一种简单的算法，它根据特征空间中数据点的邻近程度进行预测。
6. 开始训练营
如果您想深入了解，结构化学习计划（如 Code Labs Academy 的 数据科学和 AI 训练营）可以提供您所需的指导和清晰度机器学习但不知道从哪里开始。如果您不确定成本以及训练营到底需要什么，请查看[这篇文章](https://codelabsacademy.com/blog/how-much-does-code-labs-academys-data-science-and-ai -part-time-bootcamp-cost）详细解释了这一切。
为什么选择在线训练营？
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综合课程：在一处获取涵盖代数、编程、数据操作和机器学习等主题的基础知识。
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实践学习：参与反映业务挑战的实践项目。
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指导：除了训练营期间的课程外，您还将获得经验丰富的讲师的个人建议和支持。
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职业指导：在构建你的作品集并为数据科学或人工智能领域的职业做好准备方面获得支持。
要开始机器学习领域的旅程，对数学、编程、数据处理和机器学习的基本概念有深入的了解非常重要。通过掌握这些领域，您可以为作为机器学习从业者的成功做好准备。凭借在线训练营的结构化学习和实践经验，您将走在数据科学或人工智能领域获得有价值职业的最佳道路上。
利用 Code Labs Academy 的机器学习技能将数据转化为突破。
