如何入门机器学习？

机器学习是一门涉及多门学科的交叉学科，作为人工智能近期突破的核心技术之一，机器学习的概念最近被炒的很火，平心而论想要入门机器学习对新手来讲并非易事。尤其是目前的培训市场鱼龙混杂，就算自学也还是要面对无从下手的大量学习资料。因此本文将给到大家一些关于入门机器学习的指导建议，大家可以在看完之后少走一些弯路。

如何入门机器学习？新手建议

固然机器学习这个领域有很多的经典资料值得我们花大块时间去研读，但对于一个入门的新人来说如果在一开始就一头扎进这样深不见底的知识海洋之中，难免产生一些挫败感。，这样的挫败感对深入学习是不利的，也是不必要的。事实上，在机器学习这个领域里，我们可以说出诸如“演化计算”，“统计关系学习”等上百个关键词，每一个关键词都代表着一个子领域，无论多么优秀的机器学习学家，也不敢说自己对每一个子领域都有相当的了解。

如果对机器学习有兴趣，当拥有最基础的知识之后，就可以尝试对某个感兴趣的子领域展开一些研究，利用问题驱动自己，逐渐形成self-。在解决问题的过程中不断提升自己的视野，提升自己对问题的洞察力和对研究的自信可能是更为重要的。

但在这样的过程中，基础薄弱所带来的问题可能就会浮现：每每你读论文，会遇到许多闻所未闻的概念，这时为了弄清整个论文逻辑，你不得不跑回去先了解这些知识。这样你又一头扎进了知识海洋，在几十个搜出来的网页之间切来切去，尝试弄明白一个个预备知识的预备知识，却不知道这一块块拼图何时才能拼完你最初想读懂的论文。

如果你有一个足够强大又足够耐心的导师，可能会很大程度地帮到你，但大部分的导师不会如此体贴入微——他们只会在大的方向上引导你。这时候我们需要的是一个知识结构上的贴心“导师”，告诉你为了看懂这个概念，哪些知识你需要学，为什么这些知识重要，怎样快速了解这些知识。我们需要一副清晰的知识图谱，以帮助我们最快速地解决我们需要解决的问题。

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