同为python开发，从8K到3W必看机器学习（建议收藏）

机器学习范畴，又或者更大而化之的说人工智能方向，由于“阿尔法狗”等一系列的抢手爆点话题，被推到了人前，遭到越来越多人的关注。
随着机器学习范畴实际的成熟，越来越多的相关技术被运用于生活实际的方方面面，从事机器学习岗也成了很多计算机行业从业者的重点思索。
其实，对机器学习的认知程度和其学习难度是成反比的，越深化越难学。在机器学习范畴，常常会听到一句这样的调侃——“机器学习，从入门到入土”。
所以，正确入门机器学习的方法是？
方法一：学会应用工具书，有效率地学习
疾速上手一门技术，最合理的方式并不是从零末尾，而是“缺啥补啥”。明天给在校的小伙伴们带来机器学习必看的6本好书，由浅入深帮你更好地掌握机器学习。
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方法二：学会推导数学公式，掌握数学公式推导才能
在机器学习中，除了需求提高学习效率，还需求学会数学公式的推导。其推导的意义在于：
一能使你熟习数学技巧。这些推导技巧不只是很多重要的实际推导中常常运用的，也是你可以在日后的学习中直接运用的。
二能使你在推导的过程中了解数学原理。在推导的步骤中，你会对最终的公式和原理的来龙去脉有愈加明晰的认知，对于该公式的适用范围也了解得更为深入。
三能为你进阶学习打基础。在机器学习中，有些知识点是环环相扣的。并且随着学习内容的加深，其难度也随之加深，但在高阶的机器学习中，某个原理他不能够从零末尾为你解释，大多都是给出结论，稍加点拨。这时就需求你的知识积累量，需求你能洞察出其中的推导过程，以及其中触及的要点，甚至需求你不用去做详细的推导就可以脑补出其中的依赖关系。而这个功夫是建立在你熟习数学推导过程的基础上的。
方法三：学会培育数学思想，立于不败之地
假如说工具书像是一种武器，学会推导数学公式像是掌握了这种武器的招式，那么培育数学思想则是对战中的应对策略。
如何培育机器学习中的数学思想？
知乎的机器学习话题中挂着一个成绩，这个成绩是：“遇到机器学习论文中完全看不懂的数学公式该怎样才能看懂，有没有什么工具可以推导解释计算的啊？”

而在这个成绩的下面有一位网友的回复，会让你觉得颇有见地。

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