机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向，在现今的大数据时代背景下，捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式，成为各行业求生存、谋发展的决定性手段，这使得这一过去为分析师和数学家所专属的研究领域越来越为人们所瞩目。

入门建议参考《机器学习实战》，分为4个部分，分别是分类（有监督学习，包括KNN/决策树/朴素贝叶斯/逻辑斯蒂回归/svm/改变样本权重的bagging和adaboosting）、回归（有监督学习，线性回归、局部加权、特征维度比样本个数多时缩减系数，如岭回归、lasso等，树回归，这块掌握不太好）、无监督学习（kmeans、apriori/fp-growth）以及其他工具（PCA/SVD/MAPREDUCE）。

学习参考：

《机器学习实战》高清中文版， 339页，带目录书签，文字可复制；高清英文版， 382页，带目录书签，文字可复制；

中英文两版对比学习。讲解详细并配有源代码。

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