14 | 推荐阅读：机器学习101
陈皓，杨爽
该思维导图由 AI 生成，仅供参考
你好，我是陈皓，网名左耳朵耗子。
自从 2012 年在亚马逊第一次接触机器学习（一个关于预测商品需求的 Demand Forecasting 的项目）以来，我一直在用一些零星的时间学习机器学习相关的东西。所以，说实话，在机器学习方面，我也只是一个新手，也在入门阶段。
在前面课程的评论中，有网友希望我写一篇有关大数据和机器学习的文章，老实说，有点为难我了。所以，我只能结合自己的学习过程写一篇入门级的文章，希望能看到高手的指教和指正。
首先，简单介绍一下机器学习的一些原理。机器学习主要来说有两种方法，监督式学习（Supervised Learning）和非监督式学习（Unsupervised Learning）。
监督式学习
所谓监督式学习，也就是说，我们需要提供一组学习样本，包括相关的特征数据以及相应的标签。程序可以通过这组样本来学习相关的规律或是模式，然后通过得到的规律或模式来判断没有被打过标签的数据是什么样的数据。
举个例子，假设需要识别一些手写的数字，那么我们就需要找到尽可能多的手写体数字的图像样本，然后人工或是通过某种算法来明确地标注什么是这些手写体的图片，谁是 1，谁是 2，谁是 3……这组数据就叫样本数据，又叫训练数据（training data）。
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文章《机器学习101》由左耳朵耗子撰写，全面介绍了机器学习的基本原理和方法。作者首先解释了监督式学习和非监督式学习的应用场景和特点，以及机器学习所需的数学基础知识。此外，文章还详细介绍了监督式学习和非监督式学习的相关经典算法，如决策树、朴素贝叶斯分类、逻辑回归等，以及聚类算法、主成分分析等。此外，作者还推荐了一系列学习资源，包括课程、视频、博客和图书，为读者提供了丰富的学习资料。整篇文章以简洁有趣的语言生动地解释了机器学习的基本原理和方法，为读者提供了全面的学习指南。文章内容涵盖了机器学习的基本概念、相关算法和学习资源，适合初学者快速了解和入门。
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