数据与机器学习问题入门：实践与方法选择

"【CMAP】数据与机器学习问题课程概述 本部分，"Part 1: Data and Machine Learning Problems"，是Practical Introduction to Machine Learning课程的起点，由Rémis Flamary教授于2021年9月13日在巴黎理工学院的数据科学硕士课程中讲授。课程旨在为学生提供一个实用的机器学习入门，帮助他们理解并应用标准机器学习方法。 课程的主要目标包括： 1. 入门标准机器学习方法：通过讲解，让学生掌握基本的机器学习原理和常见技术。 2. 问题识别与方法选择：教授如何根据实际应用挑选合适的机器学习模型或算法。 3. 词汇与工具：为深入学习提供必要的专业术语和实用工具，如Python、Numpy和Scikit-learn。 4. 良好实践与可复现性：强调在机器学习项目中的最佳实践，确保结果的解释性和可重复性。 课程内容涵盖了以下几个关键部分： - 主要问题分类：区分无监督学习（如聚类、降维）和监督学习（如回归、分类）中的核心问题。 - 深入探讨：对某些经典方法进行细致的讨论，涉及优化问题、参数调整以及算法的具体实现。 - 实践环节：通过实战练习，让学生在Python环境中应用所学知识处理真实数据，占总成绩的100%。 值得注意的是，课程重点并非局限于深度学习，而是集中在基础机器学习上。另外，虽然课程提供了一些信息，但不会详尽讲述所有幻灯片内容，仅作为参考。理论背景的详细阐述和特定的数学工具（如线性代数、概率论）以及编程技巧（如Python）不在课程教学范围内，学生需要具备这些基础知识。 这门课程为想要踏入机器学习领域的人提供了坚实的基础，帮助他们建立起问题解决的能力，并且注重实际操作和实践经验的积累。"