机器学习从入门到放弃？不存在的！

2017年人工智能已经列入了国务院的人工智能发展规划中，人工智能将成为推动中国发展的新生科技力量，并在未来扮演着越来越重要的角色，对于想要从事AI行业的小伙伴们来说，如何能够快速、深入的掌握机器学习相关知识显得尤为重要。

下面给大家整理了下机器学习从入门到进阶的基本流程：

一、机器学习入门必备知识

如今在工业界中，机器学习和深度学习都有着举足轻重的地位，二者解决的问题多有不同：机器学习擅长解决可结构化数据的分类预测问题，如房价预测、患病预测等；而深度学习更侧重非结构化数据的部分问题，如图片分类、文本分类等。

作为机器学习入门，当然是推荐课程和书籍，下面是想要入门机器学习的一些基本书籍和课程：

1、《数学之美》

2、《深入浅出数据分析》

3、《MySQL必知必会》

4、《机器学习》

5、《利用python进行数据分析》

6、《python自然语言处理》

等等...

二、机器学习进阶必备知识

在有了上面学习的基本功底之后，就可以考虑进阶学习了，上面的入门知识可能要花费你3个月甚至更长的一些时间，但是无需过于纠结，上面搞不懂的问题，在进阶部分还可以继续研究。

三、机器学习学习方法

有了这些作为储备，你的硬件资源就够了，相当于有了教材和课件，但是学习有了这些东西是不够的，如何去学，如何高效的学以及步骤和侧重点也很重要，下面就给大家列举下学习过程中的一些问题。

1、切勿掉入书山中，实践理论结合重要

在列举了上面的学习后，很多人可能会一头扎进书山中埋头苦读，读完一本接着一本最后发现什么都懂点什么又都没懂，这样效率是很低的，如果你是搞学术的不在此范围内，相信多数人还是偏应用，从事相关工作，在IT界，实践才能学到东西，不要一直看书，可以边看边试试写点代码，实现个小公式，小算法，这样进步快一些。

2、找到适合你的课程，跟着从头到尾学

如果你是上班族或者是在学校里面而没老师给你讲这门课，那么报一门适合你的课程从头到尾跟着学就非常重要了，不要过于相信你的自制力，没有人和你一起学，你学了很久也看不到自己有何进步，慢慢兴趣就没了，所以找到能从头到尾给你讲的课程也很重要，这个大家可以多对比多发现，总有一款适合你。