一种普通人的机器学习SEO技术

　　一种机器学习SEO技术普通人的技术SEO先进SEO如果你对学习很好奇机器学习，却被大量信息淹没，你来到正确的位置AlexisSanders与她分享了一本如何学习机器学习的指南，从A的角度解释了优缺点。

　　机器学习（ML）在世界范围内广泛存在。它的影响已经从看似微不足道的小胜利延伸到突破性发现SEO社区也不例外（对机器学习的理解和直觉可以支持我们对谷歌工程师所所面临的挑战和解决方案的理解，让我们敞开心扉接受ML更广泛的含义）。

　　获得机器学习一般理解的优势包括：

　　它引起了工程师们的共鸣，他们**终试图为用户创造**好的结果。

　　了解机器解决的问题、当前的能力和科学家的目标

　　了解竞争生态系统以及企业如何利用机器学习推动业绩

　　准备好为什么许多行业领袖给我们带来了社会的重大变革（Andrew Ng指的是AI指的是ldquo）；新电力

　　理解研究中经常出现的基本概念（这有助于我理解谷歌大脑研究中出现的一些概念）

　　作为一个个体成长，扩展你的视野（你可能真的喜欢机器学习！）

　　当代码工作并生成数据时，这是一种非常令人满意的感觉（即使这是一个非常微不足道的结果）。

　　我花了一年时间学习网络课程，阅读书籍和学习（就像一台机器）。本文为劳动成果mdashmdash；它涵盖17机器学习种资源（包括在线课程、书籍、指南、会议演示等），包括**便宜和**流行的在线学习资源（通过一个完整的初学者视角）。我还添加了一个摘要：ldquo；如果我重新开始，我将如何处理它。rdquo；

　　这篇文章不是关于学分或学位的。这是关于Joes和Joannas，他们对机器学习感兴趣，他们想有效地利用他们的学习时间。这些资源中的大多数将消耗超过50个小时的承诺。没有人有时间浪费一周的工作时间（尤其是在你的私人时间里）。这里的目标是让你找到**适合你的学习风格的资源。我真诚地希望你觉得这项研究有用，我鼓励你评论哪些材料证明是**有用的（尤其是那些没有包括在内）！人文机器学习

　　以下是我的建议：

　　1.出发（预计60小时）

　　从初学者的简短内容开始。这将使你能够承诺用**少的时间获得事情的要点。

　　提交三个小时到JasonMaye幻灯片机器学习101：2年的敲门，所以你不必。

　　使用Juh戈登YouTube观看谷歌的{ML}配方两小时。

　　注册Sam debrule机器学习的时事通讯。

　　通过机器学习的谷歌加速课程作业。

　　开始在车里听OcDeVIEW指南播客（跳过1、3、16、21、26），用手和眼睛进行锻炼和/或其他活动。

　　用两天时间通过KGARLE的机器学习轨迹的第1部分。

　　2.准备提交（估计80小时）

　　通过这一点，学习者可以了解他们的兴趣水平。继续专注于尽快应用相关知识。

　　每周工作10小时，连续工作7周。如果你有一个朋友/导师可以通过AWS帮助你安装，绝对要依赖安装中的任何支持（这是ML中100%**差的部分）。

　　使用SCIKITlearning and tunsofoo：掌握构建智能系统的概念、工具和技术，并立即阅读前两章。然后将此作为FAST的补充AI当然。

　　三个。开阔视野（估计115小时）

　　如果你已经完成了**后一部分，仍然渴望获得更多的知识，那么继续拓宽你的视野。阅读内容侧重于教学机器学习和广度mdashmdash；为算法试图实现的直觉（无论是视觉的还是数学的）建立直觉。

　　开始观看视频并参加udacity的机器学习介绍（Sebastian Thrun和Katie Malone）。

　　通过Andrew Ng的Coursera机器学习课程。

　　你的下一步

　　到目前为止，您将拥有AWS运行示例、数学基础知识和机器学习的总体视图。这是你决定做什么的起点。

　　你应该能够根据你的兴趣来确定你的下一步，无论是进入卡格尔游戏；DoFASTAI两部分；深入研究数学和模式识别以及Christopher Bishop的机器学习；Andrew Ng的新deeplearning，AI课程Coursera；了解有关特定技术堆栈的更多信息（TensorFlow，ScKITlearning，Keras，panda，NUMPY等）；或申请机器学习自行解决问题。

　　为什么我要推荐这些步骤和资源

　　我没有资格写一篇关于机器学习的文章。我没有博士学位。我在大学里上了一堂统计学课，这是我**次真正理解ldquo；打架或逃跑；这是一种反应。**重要的是，我的编码技能被玷污了（在**好的情况下，它们是堆栈溢出反向工程块）。虽然我有很多缺点，但这篇文章一定是像我这样的普通人写的。

　　从统计学上讲，我们大多数人都是平均水平（AH，钟形曲线/高斯分布总是赶上我们）。因为我不受任何精英情绪的束缚，所以我可以和你在一起。以下是我所学的所有课程的概要，以及如何开始学习的计划机器学习，如果我能从头开始的话。单击此处可使用注释扩展每个课程的完整版本。

　　深度研究机器学习课程：

　　出发

　　JasonMaye机器学习101滑板：头部撞击2年，所以你不必

　　ML{戈登}公式

　　谷歌TysFaceAPI速成课程机器学习

　　机器学习oclevel指南播客

　　KGLE机器学习轨迹（第1课）

　　准备提交

　　FAST. AI（第1部分，共2部分）

　　与SCIKIT和tunsofoo一起学习：机械智能系统的概念、工具和技术

　　开阔你的视野

　　资产：机器学习简介（凯特/塞巴斯蒂安）

　　Coursera机器学习课程标准吴恩达；

　　额外机器学习机会

　　IpulLRead机器学习指南

　　复核谷歌Dr

　　加州理工学院机器学习iTunes

　　Christopher Bishop的ldquo；模式识别与识别机器学习rdquo；

　　机器学习：开发商和技术人员之手

　　用Python介绍机器学习：数据科学家指南

　　第机器学习页，共乔治亚理工大学页

　　斯坦福iTunes第吴恩达机器学习页

　　动机与启示

　　如果你想知道为什么我花了一年的时间，那我就和你在一起。我真的不知道我为什么要关注这个项目，更不用说我为什么要关注它了。我看到Mike King在机器学习开会。我措手不及，因为我对这个话题一无所知。这让我产生了一种讨厌的、贪得无厌的好奇心。它从从一进程开始，然后螺旋式地失控。**后，它变成了一个想法：一个评论指南，以**便宜和**流行的机器学习资源在网上（通过一个完整的初学者拍摄）。我希望你觉得它有用，或者至少有趣。请在评论中分享您的想法或问题！

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