《机器学习：软件工程方法与实现》现在无论是竞赛还是工业界，boost模型都应用十分广泛，分类、回归、排序，XGBoost都能搞 。最后再介绍一本我认为的必读：《深入理解XGBoost：高效机器学习算法与进阶》，作者是XGBoost开源社区贡献者何龙 。这本书以机器学习基础知识做铺垫，深入剖析了XGBoost的原理、分布式实现、模型优化、深度应用等 。
机器学习——教程教程没有看到太好的，除了sklearn的文档，只推荐吴恩达、李宏毅、林轩田三位老师的视频课件 。课件这里不单独列出来了，下载链接我放到思维导图里了 。Sklearn官方文档：https://scikit-learn.org/stable/user_guide.html中文教程：https://sklearn.apachecn.org/机器学习——视频与Python不同，机器学习基础我觉得最好还是跟着视频学，因为初学机器学习算法，涉及很多公式推导，非常难理解，跟着视频学起来会轻松不少 。
视频首推吴恩达的公开课，这是学习机器学习基础知识的最好的课程 。英语不好的同学也不要担心，视频是有中文字幕的 。https://www.bilibili.com/video/BV164411b7dx作为补充，时间充裕的同学可以看看台大李宏毅的机器学习公开课，特点是中文授课，比较轻松愉快 。https://www.bilibili.com/video/BV1pE411g7Wi时间更充裕的也可以看看林轩田的视频课，只看基石部分即可 。
https://www.bilibili.com/video/BV1Ft41197Dy机器学习——数学基础系统地学习机器学习所必须的数学知识数学基础这一块是个无底洞，不太建议大家耗费过多时间，用到了再补也不迟 。也不建议大家看书，基础确实特别薄弱的同学，推荐一本：《机器学习的数学》，这本书特别全面的介绍了微积分、线性代数、概率统计、信息论、随机过程、图论等内容 。
再强调一遍，此书仅适于基础特别薄弱的同学 。我感觉机器学习中用到最多的应该是线代，喜欢看视频的可以看看李宏毅的机器学习中的线性代数：https://www.bilibili.com/video/BV1G7411f7BE/或者3blue1brown：线性代数的本质https://www.bilibili.com/video/BV1Ys411k7yQ其他数学基础相关的电子书，我也放到思维导图中了 。
一些经验和建议1、我敢肯定很多初学者都是资料收集爱好者，越攒越多反而不知道从何开始 。我强烈建议把资料都扔掉，以我的这一套为准，一以贯之的学下去 。2、就像前面我提到的，很多东西先不要深究，不要在某些地方卡太久（比如数学部分，比如编程基础），先学下去，学完 。了解大的框架之后，以后用到哪里，再回过来补也不迟 。
3、机器学习的各种算法没必要样样精通，常用的比如LR、树模型、RF、XGBoost等等掌握好就不错了 。4、我身边一些优秀的程序员、分析师、工程师都非常推崇“做中学，学中做”，无论是书本还是视频，看到一些好的方法和技巧，要立即自己实现一遍 。看起来非常简单的东西，真真动手的时候才会发现自己的不足 。快速学完上述内容就尽快开始实践吧，可以先复现天池或kaggle上优秀的notebook，然后就参与一些入门竞赛 。
5、如果你已有工作，最好的还是在业务中寻找机器学习应用场景，然后尝试去开发一个适用的模型 。不懂就搜索，学习 。这是我所知最好的，最有价值的学习方法 。6、输出也是特别好的学习方式，输出就是把新学到的知识用某种方式讲给别人听，做到让他们也能理解、学会 。我比较喜欢写笔记（我常用的是微软的OneNote），然后把笔记整理成文章发到博客上 。
人工智能是自学好还是培训好？人工智能培训靠谱吗？
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