在這個大數據和人工智能快速發展的時代背景下，機器學習逐漸成為了每一個程序員都應該具備的底層能力。但是，對于很多具備工程思維的開發者來說，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。

你可能買了很多機器學習入門書籍，也收藏了網上各種 AI 大拿的視頻教程，然后下定決心要好好學習。可是靜下心來你卻發現面對一堆經典資料，自己無從下手。從以往學習編程語言和框架的角度，你知道如果能夠有一套完整的知識體系，并輔助以案例和練習，那將會大大提高學習的效率。

而從我的角度看，這幾年，機器學習領域雖然充斥著各種聽起來狂拽酷炫的新玩意兒，但陽光之下再無新事，再炫目的技術歸根結底都是基本模型與方法在具體領域問題上的組合，而理解這些基本模型與方法才是掌握機器學習，也是掌握任何一門學問的要義所在。

在人工智能基礎課的第一季專欄中，我詳細介紹了學習人工智能所需要的基礎數學、當前流行的深度學習、以及其他可能實現智能的技術路徑，可以說是走馬觀花吧，希望能幫助你理解人工智能的大概輪廓。

而今天，經過了 3 個月的緊密籌備之后，我希望能夠從我的角度，用通俗易懂的語言，并輔助 Python 的案例，幫助你更好理解和入門機器學習。

也許你會問，機器學習領域的文獻論著已經汗牛充棟，你這個專欄和它們的區別又在哪里呢？在我看來，是 融會貫通的系統性。 不少關于機器學習的文獻雖然深入闡釋了不同模型的原理，但對它們之間的關聯卻缺少清晰的解釋，從而使內容的組織流于模型展覽，仿佛一串沒能串成項鏈的珍珠寶石。

用現在流行的話來說，就是這個領域里的點太多了，而把點能夠連成線，線再組成面的內容產品太少了。

作者介紹

那么，我是誰，為什么我可以幫助你學習機器學習呢？

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。可以說在人工智能這個領域，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表了 5 篇 SCI 論文（國際上最具權威性的科研成果評價體系）。現在我專注于機器學習、神經網絡和大數據應用，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。

課程介紹

我在上一個專欄介紹了人工智能必備的數學基礎、機器學習、神經網絡、深度學習、深度學習之外的人工智能以及四個典型的應用場景，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。

可是要想繼續在人工智能領域深耕，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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總結

以上是生活随笔為你收集整理的关于机器学习，这里有一份权威入门指南的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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