机器人学习炒得这么火,就连图灵转发微博送书的活动关于机器人学习的书都有好几本了,作为一个 phper,不会 python 怎么入门去学习机器人学习,求大佬们给一个路线,谢谢...
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读研
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机器人学习是什么玩意，这个和 python 有什么关系？
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Ck140Jul 17, 2017
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是机器学习吧
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机器学习
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机器学习不是 py 才行啊，C、GO、PHP 都行
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MarfalJul 17, 2017
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那就去学啊，想那么多干嘛
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学啊，Python 基础语法 3 5 天就能搞定了吧
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如果连学 python 都觉得困难，难道还能学会机器学习？
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congeecJul 17, 2017
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楼主，我入门 Python 只用了 2 天
我觉得#11 说的很对，Java, C++, Matlab 搞机器学习也挺好，不过还是得学新语言 |
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LioMoreJul 17, 2017 via iPhone
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我想起了之前有个 PHP 想入门大数据分析
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LioMoreJul 17, 2017 via iPhone
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先买个体重秤
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机器学习的重点不在语言， 除非想写出漂亮的代码，否则 Python 水平不是很重要。
机器学习是一个非常广阔的概念， 现在火的其实是深度学习。 至于怎么入门， 推荐看吴恩达的 cs229 上面的 notes，从最简单的线性回归，到 Logistic 回归。 如果对深度学习感兴趣，基础 ML 知识学完后，就可以接触深度神经网络。 主要是 Hinton 提出的那一套理论，包括 BP 算法等 下面就是 RNN，CNN 等已经成熟的网络。 再下面就到了 Research 阶段。 基本的高等数学知识是必须的：微积分、线性代数、概率论 |
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gulangyuJul 17, 2017
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路，还要一步一步走吧...
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有决心做研究的人可以看 PRML， 不过快速入门的建议看李航的《统计学习方法》
想直接用 Python 做点简单的东西可以看 Toby Segaran 《 Programming Collective Intelligence 》 深度学习可以看 Bengio 出的同名书籍《 Deep Learning 》 另外，不建议看现在国内的各类书籍。不怕喷，99%没有阅读价值。（不过还有 1%） 亚马逊充斥着翻译 TensorFLow 的烂书。 另外，还是要建议你搞清楚自己想要做什么，是做 Research 还是只是想用机器学习的知识做一点小东西？ |
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SappJul 17, 2017
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机器学习和机器人学习完全不是一个东西...
而且，机器学习需要的从来都不是你的编程能力啊，python 基本语法几天就学会了，就算不会 python，js 也能做，然而并没有什么用，语言不是问题，算法和数学才是根本。 |
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ety001Jul 17, 2017
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如#11 楼所说，你连 python 都没信心去学，还指望学 ML ？
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helicaJul 17, 2017 via iPhone
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建议先学高数
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ipwxJul 17, 2017
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fearmeJul 17, 2017 via iPhone
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原来 python 几天就能学会，太牛了
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baichengJul 17, 2017 via iPhone
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楼上推荐 PRML 的有点过了，纯新手推荐吴恩达 Coursera 的机器学习课，用的是 MATLAB，你上了这个课再决定要不要继续吧，日如果还要继续，就读个研 /博。
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noErrJul 17, 2017
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去学啊，几天学不会，几十天还是够了的。
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KInDnoKindJul 17, 2017
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我觉得机器学习里面，和数学，理论论文比起来，Python 算简单的了
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lzx801Jul 17, 2017
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先上 coursera 上个 ng 的入门课，再确定要不要继续。
建议不喜欢数学就不用继续了，就算继续也只是调包侠。 |
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leveragingJul 17, 2017
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phper 正在学习 ML 有成果了给大家分享。比起 Python 更该担心高数和算法吧。
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TunarJul 17, 2017 via Android
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额，语言不重要，数学才重要。。。
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haogefeifeiJul 17, 2017
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ML 最主要的是数学。。。
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zetaryJul 17, 2017 via Android
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单纯觉得 MLAPP 比 PRML 更好一点
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BadManJul 17, 2017
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我是《统计学习方法》+PRML 入门的。当然，得有概率论和贝叶斯基础。将模型部署到生产环境的话用 c++和 Cuda 语言。
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moyangJul 17, 2017
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用 Lua 呗！
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matsuijurinaJul 17, 2017 via Android
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机器学习就是统计推断换了个名字，你用 r 或者 matlab 都是一样的。
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pointerJul 17, 2017
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乱猜你现在是产品？
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mingyunJul 17, 2017
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现在机器学习很火吗
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kuhungJul 17, 2017 via Android
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因为好卖书啊老哥，这东西上手很快，就是干🙂 我目前就在深圳做这方面的工作
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denonwJul 18, 2017
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我看吴恩达的那个网络课程入门的。
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cxbigJul 18, 2017
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看火不火去学东西太盲目了，而且目标太大，细分领域太多。
这个问题有种“我微积分还不会，拿到数学 Ph.D.该走哪条路”的感觉 要不把目标先定小一点？比方说 R+Python 的 Data Visualization ？ |
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lighteningJul 18, 2017
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上 Coursera 上 Andrew Ng 的 Machine Learning 课，用 MATLAB。
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snnnJul 18, 2017 via Android
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学 lua，用 torch
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janxinJul 18, 2017
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要么先从细心开始？比如先把名字看清楚...
Andrew Ng 的 Machine Learning 比较不错，要么读个研究生也可以 |
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jtn007Jul 18, 2017
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机器学习是理论，python 只是具体实现的一种，起步用 matlab 吧
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yonkaJul 18, 2017
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讲道理，py 只是一个简易的工具，py 都学不会 /不想学，ML 能学好吗？
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freehereJul 18, 2017
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读研是唯一出路
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swordspoetJul 18, 2017
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请问您说的“机器人学习”和我理解的机器学习是同一回事么？机器学习的重点不在语言，可以先了解这方面的基础知识，如果您想了解相关的理论知识，这个链接里有我平时写的一些笔记，希望能够对您有帮助： http://www.libinx.com/机器学习
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gcloveJul 18, 2017
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swordspoetJul 18, 2017
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@ipwx 也不能这样说吧，李航老师的书还是可以的，看 PRML 的时候醍醐灌顶的基础是你看了无数遍《统计学习方法》，再看 PRML 相当于是有人从旁边“点化”一样。所以，所以不同意《统计学习方法》是渣渣的看法。
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@swordspoet …… 其实无数遍是夸张了，我也就翻过一两遍。
我初次看《统计学习方法》之前的状态是没上过什么课。 后来我上了本科的一些课，知道了个大概，这时候看《统计学习方法》，还是没个头绪。《统计学习方法》给我的感觉是它章节之间割裂太严重，没有穿插整本书的写作思路和哲学观，只是教给你一些零碎的算法（和公式），不能给你建立机器学习的思考方式。 这时候我听说 PRML，打算看，在第二章被劝退了。 后来我补了一年的概率论、微积分、线性代数、最优化方法和基础泛函（泛函学得最差，只知道了一些概念，没领会精髓），拿起《 Deep Learning 》这本书看。看了几个月，受益匪浅。这本书把 Deep Learning 的很多思考方法与哲学解释都讲了一遍，不单是数学。 再后来我才拿起来 PRML，这回终于不再劝退了。相距第一次拿起来已经过去了一年，终于能看懂了。 这回 PRML 看了之后收获简直巨大，把 Deep Learning 这本书没看懂的一些章节也搞懂了（比如 Variational Approximation 相关章节、EM 算法在 KL-divergence 下面的理解等）。 - - - - 我说《统计机器学习》是渣渣可能过了，但是我觉得它的写作思路在《 Deep Learning 》和 PRML 的对比下确实差了一个档次。《统计机器学习》有其形而无其意，可替代性非常高。但是 Deep Learning 和 PRML 是形神具备，确实是经典之作。 |
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LioMoreJul 18, 2017
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读研是唯一出路 +1
另外三五天学会查文档算不上入门 |
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shellcodecowJul 18, 2017
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先从算法开始 反正我看不懂。mlgb
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onlyhotJul 18, 2017 via iPhone
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以后不要说自己是 phper
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