 GPT答： |
7i24.cn
|
1. 学习基础数学知识：机器学习需要一定的数学基础，包括线性代数、概率论、统计学等。建议先掌握这些基本概念和公式。
2. 学习编程语言：Python是机器学习最常用的编程语言之一，因此建议掌握Python编程语言，并了解相关的库和框架，如NumPy、Pandas、Scikit-learn等。
3. 了解机器学习算法：了解各种不同类型的机器学习算法，如监督式和非监督式算法、回归分析和分类分析等。可以从经典书籍或在线教育平台上寻找相关资源进行深入研究。
4. 实践项目案例：通过实际项目案例来应用所掌握的理论知识，并在实践中不断提升自己对于数据处理与模型训练方面技能水平。
5. 参加社区活动：参加各种线上或线下社区活动，与其他人分享经验并获取反馈意见。可以通过参加会议、读书俱乐部或者开源软件项目来扩展自己的网络圈子并获得更多有价值资源。
|
