机器学习从哪里着手？
前提是你又一定的高等数学 ， 概率论和线性代数的基础 ， 其次就是一定的编程能力这个可以培养 。其实机器学习并没有你想想的那么难以学习 ， 机器学习将来的发展有两个大的方向 ， 一个是机器学习理论研究型的 ， 像研究所 ， 高校等 ， 为工业届提供算法能力 ， 这个就比较难 ， 至少需要研究生甚至博士 ， 再某一个算法钻研多年 。其次就是应用型的 ， 去解决实际问题的 ， 这个很多的需要你理解业务 ， 将业务问题转化为机器学习问题 ， 你需要对统计学习算法 ， 深度学习 ， 强化学习等有一定的认识 ， 你可以不用自己从头实现 ， 但需要知道怎么调参 ， 什么时候用什么算法 。
机器学习是什么意思？
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科 ， 涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科 。学习是人类具有的一种重要智能行为 ， 但究竟什么是机器学习 ， 长期以来却众说纷纭 。社会学家、逻辑学家和心理学家都各有其不同的看法 。那么机器学习到底是什么？直白来说 ， 机器学习就是运用集成运算单元根据人类大脑的学习方式 ， 进行模拟学习的一类学科 。
举个简单的例子 ， 假设今天周一 ， 机器人‘小明’要去上学 ， 下雨了就没法去学校了 ， 那么我们需要让小明知道如果下雨 ， 那么不去上学；如果天晴 ， 那么就去上学 。这事给小明一个训练集（类似于练习题 ， 做一次 ， 错了就给正确答案了 ， 对了更好） ， 经过我们人类事先给好习题和答案 ， 小明能够知道下面这个逻辑：此时学校规定 ， 除非雨大到水位250px才可以不来上学 。
这时小明又要开始判断了 。当雨水不足以阻挡小明去上学 ， 那么问题又来了？小明是该打车去还是坐公交去呢？假如第一标准是八点之前必须到学校 ， 第二标准是尽量不要淋雨 ， 第三标准是花的钱要少 。假设三个标准的权重分别是0.5 ， 0.3 ， 0.2。此时小明要对已经比较复杂的状况进行选择了 。如果小明考虑小明怎么走路才能更有效率 ， 在中途打车时怎么跟司机交流呢？司机不可能只说一句话吧 。
如果小明能应对司机所说的每句话 ， 假设司机一般只说3类话（上车 ， 去哪 ， 多少钱） 。每一类话的表达方式有很多种吧（‘来 ， 上车’、‘小伙子快上来外面有雨’） ， 假设每类话有30种可能 ， 那光跟司机交流的可能话语就有30的3次方中可能 ， 也就是说需要2.7万个谈话练习题（样本）就能保证小明能跟司机完成最基本的交流 。在不断的扩充练习题（训练样本）进行训练学习 ， 机器人“小明”会越来越聪明 ， 这就是机器学习 。
有哪些可以自学机器学习、深度学习、人工智能的网站？
【你应该了解的机器学习算法及平台框架,机器学习平台】
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