PHPer友好|可能是最简单易懂的机器学习入门资料

前段时间笔者推送了一条 google 官方机器学习速成课程的链接(https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/?hl=zh-cn)的文本消息,但在PHP技术大全QQ群(374155314)里有很多同学纷纷反馈:“表示根本看不懂”,主要原因在于大学时掌握的相关数学知识已经丢给了时间沙漏。另外,这个速成课程是有一些前提条件的,

前提条件(https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/prereqs-and-prework?hl=zh-cn),部分前提摘录如下:

掌握入门级代数知识。 您应该了解变量和系数、线性方程式、函数图和直方图(熟悉对数和导数等更高级的数学概念会有帮助,但不是必需条件)。 熟练掌握编程基础知识,并且具有一些使用 Python 进行编码的经验。 机器学习速成课程中的编程练习是通过 TensorFlow 并使用 Python 进行编码的。您无需拥有使用 TensorFlow 的任何经验,但应该能够熟练阅读和编写包含基础编程结构(例如,函数定义/调用、列表和字典、循环和条件表达式)的 Python 代码。

50%的同学看都不想看,因为“没时间”,好一个借口不是吗?20%的PHPer 看到上面这堆要求早已放弃,还有29%的PHPer连前提条件看都没看就开始学习了但几乎全军覆没,当然呢,还有1%的同学花了很多时间去学习,略有所成,但是大部分还是中途放弃,你看,最后把这篇教程看完并且学有所得的人几乎是零星点点,估计1/1000不到,少得可怜吧,但这也从另一个方面阐释了为啥大部分PHPer为啥待遇不高。

好了,堆了一堆堆的废话,估计各位看官也有点腻了,因为我觉得国内的机器学习资料门槛太高,而大部分PHPer对机器学习等看似高深的技术存在畏难心理。下面是时候祭出大招了。

资料下载地址(很通俗的英文PPT,估计你耐心用下有道词典肯定看得懂):http://phpgod.shukaiming.com/public/1-160521014039.pdf

原文发布于微信公众号 - PHP技术大全(phpgod)

原文发表时间:2018-04-11

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