掌握機器學習的關(guān)鍵是什么？編程語言、框架，模型與方法……

大數(shù)據(jù)時代下，機器學習逐漸成為每一個程序員都應(yīng)該具備的底層能力。但對于很多初學者來說，機器學習并不是那么容易掌握，因為它需要一種有別于代碼之外的思維方式。

這幾年，雖然充斥著各種聽起來狂拽酷炫的新玩意兒，但說到底都是基本模型與方法在具體問題上的組合。

從學習編程語言和框架的角度，建立一套完整的知識體系，理解并熟練運用這些基本模型與方法才是掌握機器學習的關(guān)鍵。

最近幫身邊的朋友篩選些機器學習領(lǐng)域的文獻論著，發(fā)現(xiàn)一個高質(zhì)量專欄強烈推薦給大家——《機器學習40講》。

這個專欄與其他機器學習的文獻不同的是，在深入闡釋了不同模型的原理后，能夠?qū)⑺麄冎g的關(guān)系串聯(lián)起來，詳細講解人工智能所需要的基礎(chǔ)數(shù)學、當前流行的深度學習、以及其他可能實現(xiàn)智能的技術(shù)路徑，能夠幫助初學者們更快的理解人工智能輪廓，形成體系。

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作者介紹

我是王天一，目前在貴州大學擔任副教授，也是北京郵電大學的工學博士?？梢哉f在人工智能這個領(lǐng)域，我一直沒放慢過腳步。我主持過多項國家級 / 省部級科研項目，并以第一作者身份發(fā)表了 5 篇 SCI 論文（國際上最具權(quán)威性的科研成果評價體系）?，F(xiàn)在我專注于機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和大數(shù)據(jù)應(yīng)用，并一直研究如何能讓更多人理解、掌握人工智能，感受它的魅力。

去年 12 月，我在極客時間推出《人工智能基礎(chǔ)課》專欄，已經(jīng)有 5000+ 用戶加入學習，并且獲得了大量好評，不得不說，是用戶的支持讓我有了寫第二季專欄的動力。

課程介紹

我在上一個專欄《人工智能基礎(chǔ)課》（點開可獲得三張腦圖），介紹了人工智能必備的數(shù)學基礎(chǔ)、機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學習、深度學習之外的人工智能以及四個典型的應(yīng)用場景，相當于給了學習者一張人工智能的地圖。初學者可以按圖索驥，一點點摸清楚人工智能的大概輪廓，找到學習的方向。

可是要想繼續(xù)在人工智能領(lǐng)域深耕，核心就是機器學習。近年來火熱的 CNN、RNN 等深度學習模型也都是根植于機器學習的。

所以，這個新專欄就專注于機器學習。機器學習的核心是模型，因此除了介紹機器學習的基本理論，專欄的重點是深入剖析 30 個最流行的機器學習模型，針對每個模型，還會穿插一些基于 Python 語言的實例，讓你知道這些模型的應(yīng)用場景。寫這個專欄，我不僅僅希望幫助你理解機器學習是什么，更想給你講明白為什么是這樣以及工作和實踐中怎么去用，讓“學”以“致用”。

以下是專欄目錄，呈現(xiàn)你面前的每一篇文章，都是我和編輯們花費超過一周時間打磨出來的。

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