機器學習筆記─前言

前言

        一開始會接觸機器學習是為了要做程式交易，在查資料學習的過程中對這塊也越來越感興趣，但是隨著看到的資料越多，在這條路上遇到的挫折也越來越大，在看了台大李宏毅教授的課程之後才稍微對這一塊有基礎認識，因此決定開一個部落格紀錄一下課程筆記，若有興趣的人也可以來討論一下。

學習資料：

1. 莫煩Python：這個網站應該不少人看過，一開始我也是從這個影片接觸機器學習的，但是老實說這個網站的入門知識相當粗淺，也許是網站定位的關係，因此很多名詞不會深入解釋，如果要用在實務坦白說有很大困難，不過對於演算法解釋得相當不錯，能夠讓人快速理解。
2. 李弘毅教授的機器學習課程：台大有兩位教授都有開機器學習線上課程，一位是林軒田教授，另一位則是李弘毅教授。對數學底子很差的我來說，李宏毅教授的課程我比較看得懂，因此選擇先看這個課程的影片。李弘毅教授的機器學習課程主要會針對類神經網路下去做講解，一開始會從最基本的Regression開始講，接著會由分類問題引導到類神經網路，並講解CNN與RNN，最後再帶一些非監督式學習的演算法與強化學習。

一開始會建議先看莫煩的Youtube影片讓你對機器學習有基本概念，這系列影片除了要看熟還要看懂，因為他的影片是最最最粗淺的了，如果看不懂的話在接下來的學習會非常痛苦。
在這系列文章打完後我會回頭去看林軒田教授的機器學習基石，因為機器學習基石的內容是機器學習的根本，未來要走向實務勢必得把那系列課程學完，學完後再深入看李宏毅教授的深度學習課程。

這系列的文章將會基於李弘毅教授的課程對機器學習作介紹，預計的內容會有：

1. Regression
2. model的訓練、優化與選擇
3. classification
4. Deep Learning
5. CNN
6. RNN
7. 強化學習