PythonMachineLearning下面列出了Python机器学习的热门书籍Python machine learning地址。机器学习书籍介绍-进阶以下书籍适合希望介绍机器学习的本科生和开发者。它们涵盖了机器学习的许多主题，侧重于如何解决问题，而不是介绍理论。
学习机器学习会有哪些弯路？
机器学习目前不仅是计算机大类专业研究生必须掌握的重点内容，很多本科生也需要掌握一定的机器学习知识，如果说编程语言是打开计算机技术大门的钥匙，那么机器学习则是打开大数据人工智能技术大门的钥匙。不论是初学者还是资深的科研工作者，在机器学习这条不归路上都会或多或少走一些弯路，只是结果会有区别。这些年来我一直在给研一的同学讲机器学习这门课程，总结一下大家学习机器学习的弯路，基本上有三种情况。
其一是重理论轻实践。这是很多初学者同学会犯的错误，虽然对于科研工作者来说，没有必要实现一些机器学习算法，因为没有必要自己做轮子，这一点我在之前的文章中已经有了一定的描述，但是对于初学者来说，学习机器学习就应该先从机器学习的经典流程开始。其二是脱离场景。机器学习本身的应用与场景具有紧密的联系，如果脱离场景来探讨和学习机器学习本身就存在问题，而这正是很多初学者会犯的错误。
当前机器学习的内卷一个重要的原因就是模型本身已经不能为业务提供快速增长，很多技术从业者开始从业务创新转向理论创新，包括一些在大厂的同学，已经开始脱离场景做创新了，这本身就是一种自欺欺人的做法。其三是过于相信一些文章的结果。很多资深的技术专家在使用文献成果之前，一定会做复现，复现成功之后，再完成与行业场景相结合，这个过程往往需要做一些取舍，比如为了速度而牺牲效果，这是比较常见的。
机器学习培训课程内容有哪些？
机器学习，分为初级，中级，高级几个阶段。要看你现在的知识储备，在哪个水平了。具体来说:1.计算机与IT的基础知识。包括Linux，网络等知识。2.大数据，云计算的相关知识。包括Hadoop,spark等。3.计算机编程及统计学语言，包括Python,sas,SQL等。4.业务相关知识。在做特征工程的时候，对通过机器学习建立模型，需要了解模型背后的标签规则。
机器学习初学者需要了解的基本算法有哪些？
你应该使用哪种机器学习算法？这在很大程度上依赖于可用数据的性质和数量以及每一个特定用例中你的训练目标。不要使用最复杂的算法，除非其结果值得付出昂贵的开销和资源。这里给出了一些最常见的算法，按使用简单程度排序。1. 决策树Decision Tree在进行逐步应答过程中，典型的决策树分析会使用分层变量或决策节点，例如，可将一个给定用户分类成信用可靠或不可靠。
优点擅长对人地点事物的一系列不同特征品质特性进行评估场景举例基于规则的信用评估赛马结果预测2. 支持向量机Support Vector Machine基于超平面hyperplane，支持向量机可以对数据群进行分类。优点支持向量机擅长在变量 X 与其它变量之间进行二元分类操作，无论其关系是否是线性的场景举例新闻分类手写识别。
3. 回归Regression回归可以勾画出因变量与一个或多个因变量之间的状态关系。在这个例子中，将垃圾邮件和非垃圾邮件进行了区分。优点回归可用于识别变量之间的连续关系，即便这个关系不是非常明显场景举例路面交通流量分析邮件过滤4. 朴素贝叶斯分类Naive Bayes Classification朴素贝叶斯分类器用于计算可能条件的分支概率。
每个独立特征都是简单的或有条件的，因此它们不会影响其他对象。例如，在一个装有五个黄色和红色球的罐子里，连续得到两个黄色球的概率是多少？从图中最上面的分支可以看出，来回抓两个黄球的概率是1/10。朴素贝叶斯分类器可以计算多个特征的联合条件概率。优点对于小数据集上具有显著特征的相关对象，朴素贝叶斯方法可以快速对其进行分类。情感分析消费者分类等场景5。隐马尔可夫模型隐马尔可夫模型显马尔可夫过程是完全确定的——一个给定的状态往往伴随着另一个状态。
