作为 ML 领域的初学者，我是否应该从头开始实现各种算法（例如仅使用 NumPy），然后开始使用 TensorFlow、Keras 等 ML 库，反之亦然？例如，我仅使用 NumPy 在 Python 中实现了多层前馈神经网络，但我花了几周的时间来理解 NN 的水平，我可以从头开始实现它们，我花时间来不太彻底地涵盖理论会更好吗并使用库轻松制作更高级的模型？
ML 初学者应该使用 TF 和 Keras 等库吗？
数据挖掘
机器学习
神经网络
张量流
喀拉斯
2022-03-13 15:44:19
2个回答
从阅读数学/理论开始。对于神经网络，我真的可以推荐 Michael Jensens 免费在线书籍。一直以来，他只使用 numpy 给出了很好的 python 示例。对于 DNN，TF 和 Keras 是 IMO 最简单的方法。对于线性模型，scikit learn 可能会覆盖大部分。
我会推荐使用 ML 库，因为你会完成任务。最终会出现问题，您将需要了解算法的实际工作原理。我强烈推荐 Andrew Ng 在 Coursera 上的机器学习课程，以帮助您解决任何问题并更深入地了解算法。上课是物有所值的。
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