這年頭不學點AI知識，可能都不好意思說自己是新時代的接班人了。

人工智能風頭正盛，無論你是支持還是懷疑，AI對這個時代的影響都已逐漸滲透到各行各業(yè)當中，哪怕身處非互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，也能感受到AI的滾滾浪潮。

學習已成剛需，不過對于初學者而言，要正正經經上手機器學習，如何入門就有點讓人頭大了。

好在計算機領域向來有和諧互助之風，德國程序猿Michiel Mulders近日就精心炮制了一份機器學習入門新手指南。一起來看看AI大法該當如何修煉吧。

入門指南

欲練此功，首先要知道，紙上談兵是本門大忌。

吳恩達就曾經說到，想要入門機器學習，應該進行一些項目實踐。所以入門第一步，從選擇一個數(shù)據(jù)集開始：

找到一個大小合宜，并且相對容易分析的數(shù)據(jù)集。UCL ML Repository和Kaggle盛產此物。

對數(shù)據(jù)集進行試驗。挑幾個頂級的機器學習算法跑一跑這些數(shù)據(jù)，看看數(shù)據(jù)的表現(xiàn)，了解一下每種算法的性能。

挑選表現(xiàn)最佳的算法，調教它。

這就完事了？no，no，no，本份指南還貼心奉上五佳項目，任君挑選。↓↓↓↓↓↓

TOP 5

項目：監(jiān)督式機器學習數(shù)據(jù)集：鳶尾花數(shù)據(jù)集

鳶尾花數(shù)據(jù)集堪稱機器學習領域的“Hello World”。對數(shù)據(jù)一無所知？那么選擇它就對了。

這個數(shù)據(jù)集的好處是足夠小，僅僅只有150行，并且它只有四個屬性：花瓣長度，花瓣寬度，萼片長度和萼片寬度。

通過判別四個已知屬性，四種不同類型的鳶尾花在數(shù)據(jù)集中被標記出來，所以你可以拿它來學學監(jiān)督式機器學習。

這里建議使用多元分類訓練方法。

另外，記得給自己設立一個小目標：根據(jù)花瓣和萼片的大小對三種花進行分類。

相關鏈接：

UCI機器學習倉庫（UCI ML Repository）：https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php

Kaggle數(shù)據(jù)集：https://www.kaggle.com/datasets項目：交易預測平臺：GNY

很多流行的機器學習服務價格高昂，對于新手十分不友好。不如選擇GNY團隊的機器學習平臺，這個平臺挺好挺強大，最重要的是提供免費的下載安裝。

GNY團隊還發(fā)布了一個通過神經網(wǎng)絡預測零售交易的demo，正式版本將在今夏登陸，還將提供定制服務。

對于機器學習新人小白來說，這個demo不失為一個有趣的入門項目。你可以到MLWave上找一個數(shù)據(jù)集，根據(jù)消費歷史來預測哪些人會成為回頭客。

相關鏈接：

GNY機器學習平臺：https://www.gny.io/

MLWave回頭客數(shù)據(jù)集：https://mlwave.com/predicting-repeat-buyers-vowpal-wabbit/

項目：情緒分析數(shù)據(jù)集：twitter

情緒分析是機器學習里非常有趣的一種應用，檢索數(shù)據(jù)也很容易獲得，Reddit、Facebook和Linkedln都提供了易于使用的API。不過首選還是Twitter的數(shù)據(jù)，Twitter平臺上的數(shù)據(jù)格式一致，預處理也要容易得多。

首先!pipinstallPython-twitter，然后就開動吧，不過過度使用可是會被列入黑名單的喲。

再列幾個具體的方向以供參考：

分析對新發(fā)布電影的情緒，并將其與IMDB和其他評級網(wǎng)站上的評論進行比較。

分析圍繞特定選舉或任何其他政治話題的情緒。

根據(jù)推文的情緒預測前50種加密貨幣未來的價格。

相關鏈接：

Twitter數(shù)據(jù)集：https://github.com/shaypal5/awesome-twitter-data

項目：推薦系統(tǒng)數(shù)據(jù)集：Movielens

想必沒有人會對推薦系統(tǒng)感到陌生。

推薦系統(tǒng)是機器學習技術在商業(yè)中最成功和最廣泛的應用之一，幾乎滲入到了日常生活的每一個角落。網(wǎng)易云音樂的個性推薦，神奇的抖音算法都屬于這一范疇。

關于推薦系統(tǒng)，可以使用兩種算法：

基于內容推薦算法：尋找內容的相似性。

協(xié)作過濾算法：尋找交互中的相似性。即對一大群人進行分析，確認品位相近的人。

Movielens是最受歡迎的電影評級數(shù)據(jù)集之一，對初學者來說是試驗推薦算法的理想數(shù)據(jù)集。

于是你可以再立一個小目標了：根據(jù)用戶評分來預測他們會喜歡哪部電影。

項目：股票價格預測數(shù)據(jù)集：Quandl

對于股民來說，如果能預測股票價格，那豈不是亦可賽艇？但不管你是不是股民，都可以試試用機器學習來實現(xiàn)股票價格預測。

我們先來列列關鍵字：

波動率指數(shù)

歷史價格

全球宏觀經濟指標

基本面分析

指標技術分析

股票市場具有更短的反饋周期，也就是預測的結果可以更快被驗證，十分適合新手學習。

選擇一個簡單的機器學習示例，到Quandl.com上下載股票市場數(shù)據(jù)集，就可以動手預測未來6個月的股票價格變化了。友情提醒：AI只負責產生結果，不對結果負責。

相關鏈接：

Quandl數(shù)據(jù)集：https://www.quandl.com/

新手向TOP 5項目介紹完畢?？吹竭@里，是不是已經摩拳擦掌，感覺自己可以分分鐘入門AI啦？快拎上數(shù)據(jù)集，AI江湖等你亮劍~