哭死

当你想要学习机器学习的时候，你可能会感到困惑，因为它是一个庞大的领域，包含了许多不同的技术。因此，在学习机器学习之前，需要先制定一个正确的学习顺序和学习路线，以便更好地掌握机器学习技术。
第一步：编程基础
在学习机器学习之前，你需要掌握编程语言的基础，如 Python 或 R。
了解算法、变量和数据类型、循环、条件语句以及其他编程概念对于理解机器学习很重要。
第二步：统计学与线性代数
机器学习有很多涉及统计学和线性代数的概念，因此深入研究这些主题非常重要。 统计学知识包括均值、方差、概率分布和假设检验等。
第三步：机器学习基础理论
学习机器学习的基本理论概念，包括监督学习、无监督学习和增强学习等方式。
掌握不同类型的模型和算法，如决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、回归、聚类、数据降维等。
第四步：机器学习实践
当我们了解了理论后，就可以尝试用代码在实际问题上实践机器学习。 我们可以使用常见的机器学习框架如Scikit-learn和TensorFlow，在Python中完成基本代码编写。
第五步：机器学习实践项目
尽可能多地做一些真实世界问题或者Kaggle题目，以便从第一手经验中学到更多知识，并拓展你在各个领域应用机器学习的技术！
这是小编觉得全网最好懂的漫画图解，简单介绍了机器学习领域经典十大算法：
1、朴素贝叶斯（Naive Bayes）
2、决策树（Decision Tree）
3、随机森林（RF，random forest）
4、基于密度的聚类算法（DBSCAN，Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）
5、K近邻算法（KNN，k-nearest neighbors）
6、K-means算法（K-Means Clustering）
7、线性回归（Linear Regression）
8、逻辑回归（Logistic Regression）
9、多层感知机（MLP，Multilayer Perceptron）
10、卷积神经网络（CNN，Convolutional Neural Network）

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