如何打通修炼机器学习的任督二脉？

大数据时代下，机器学习逐渐成为每一个程序员都应该具备的底层能力。但对于很多初学者来说，机器学习并不是那么容易掌握，因为它需要一种有别于代码之外的思维方式。

这几年，虽然充斥着各种听起来狂拽酷炫的新玩意儿，但说到底都是基本模型与方法在具体问题上的组合。

从学习编程语言和框架的角度，建立一套完整的知识体系，理解并熟练运用这些基本模型与方法才是掌握机器学习的关键。

最近帮身边的朋友筛选些机器学习领域的文献论著，发现一个高质量专栏强烈推荐给大家——《机器学习40讲》。

这个专栏与其他机器学习的文献不同的是，在深入阐释了不同模型的原理后，能够将他们之间的关系串联起来，详细讲解人工智能所需要的基础数学、当前流行的深度学习、以及其他可能实现智能的技术路径，能够帮助初学者们更快的理解人工智能轮廓，形成体系。

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作者介绍

王天一，目前在贵州大学担任副教授，也是北京邮电大学的工学博士。作者专注于机器学习、神经网络和大数据应用，并一直研究如何能让更多人理解、掌握人工智能，感受它的魅力。

课程介绍

作者的上一个专栏《人工智能基础课》，介绍了人工智能必备的数学基础、机器学习、神经网络、深度学习、深度学习之外的人工智能以及四个典型的应用场景，相当于给了学习者一张人工智能的地图。初学者可以按图索骥，一点点摸清楚人工智能的大概轮廓，找到学习的方向。

要想继续在人工智能领域深耕，核心就是机器学习。近年来火热的 CNN、RNN 等深度学习模型也都是根植于机器学习的。所以，这个专栏就专注于机器学习。

以下是专栏目录：

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