掌握机器学习的关键是什么？编程语言、框架，模型与方法……-技术圈

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

我是王天一，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。可以说在人工智能这个领域，我一直没放慢过脚步。我主持过多项国家级 / 省部级科研项目，并以第一作者身份发表了 5 篇 SCI 论文（国际上最具权威性的科研成果评价体系）。现在我专注于机器学习、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。

去年 12 月，我在极客时间推出《人工智能基础课》专栏，已经有 5000+ 用户加入学习，并且获得了大量好评，不得不说，是用户的支持让我有了写第二季专栏的动力。

课程介绍

我在上一个专栏《人工智能基础课》（点开可获得三张脑图），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。

可是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，这个新专栏就专注于机器学习。机器学习的核心是模型，因此除了介绍机器学习的基本理论，专栏的重点是深入剖析 30 个最流行的机器学习模型，针对每个模型，还会穿插一些基于 Python 语言的实例，让你知道这些模型的应用场景。写这个专栏，我不仅仅希望帮助你理解机器学习是什么，更想给你讲明白为什么是这样以及工作和实践中怎么去用，让“学”以“致用”。

以下是专栏目录，呈现你面前的每一篇文章，都是我和编辑们花费超过一周时间打磨出来的。

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