一、機器學習入門必備知識
如今在工業界中，機器學習和深度學習都有著舉足輕重的地位，二者解決的問題多有不同：機器學習擅長解決可結構化資料的分類**問題，如房價**、患病**等；而深度學習更側重非結構化資料的部分問題，如分類、文字分類等。
作為機器學習入門，當然是推薦課程和書籍，下面是想要入門機器學習的一些基本書籍和課程。
1、《數學之美》，作者吳軍。這本書非常適合入門去看，講的非常通俗，沒有那種通篇上來就列一堆公式的情況，把這邊書好好讀讀，你會發現演算法是非常有意思的，能夠解決很多問題。
2、《深入淺出資料分析》，這本書主要講解資料分析的一些基本概念和知識，也適合入門閱讀。
3、《mysql必知必會》，這本書主要是講解mysql的，想要入門ai，基本的sql還是要懂得。
4、《機器學習》，作者周志華，這本書可以說是機器學習入門的法寶，不但是入門書，並且值得你後期甚至大後期不斷細細研讀，入門必看，高階同樣重要。
5、《史丹福大學公開課 ：機器學習課程》，吳恩達大佬的斯坦福公開課，這也是入門課程，不過，這門課建議從入門到後期反覆看，因為入門直接看可能完全看不懂，還是需要基本知識儲備的。
二、機器學習高階必備知識
在有了上面學習的基本功底之後，就可以考慮高階學習了，上面的入門知識可能要花費你3個月甚至更長的一些時間，但是無需過於糾結，上面搞不懂的問題，在高階部分還可以繼續研究。
1、《機器學習》，作者周志華。對，又是它，不要小看這本書，他會伴隨你整個學習過程，這本書個人感覺並不是每個演算法講的都很好，對於演算法各個擊破，建議像決策樹、隨機森林、樸素貝葉斯和整合演算法好好看看，這部分寫的很好，像決策樹，基本上按照它講的，完全可以手工擼**實現，很讚的。
2、《統計學習方法》，作者李航。這本書可以說是高階利器，要想把機器學習裡面的演算法搞明白，這本書一定要好好讀讀，建議這本書裡面的svm、knn演算法好好看看，這本書講的非常明白透徹，像svm很多書省略很多步驟，講的不夠透徹。
3、《機器學習實戰》，提著籃子揹著鋤頭的那本書，這本書非常適合同時結合上面兩本書一起看，個人認為是機器學習的「三劍客」，這三本書好好看看，跟著步驟擼點**，了解的會更深入的。
4、《利用python進行資料分析》，這本書非常重要，上面講的是演算法原理，要是真正將演算法應用於實踐，有相當大的一部分工作量是要對資料進行處理和分析的，機器學習中的資料多數都可以轉化為dataframe資料來進行建模，資料分析學會了，實際應用也就不遠了，不過，關於資料分析，實踐非常重要，只看書是不夠的，這部分建議找一門課或者買一門課跟著學效果會好。
5、《python自然語言處理》，這本書主要是講自然語言處理的，也是乙個比較重要的分支，有感興趣的可以學一下
8、其他課程，這部分需要學習的東西比入門多了很多，要想把這部分學好，需要花費大量的時間去看書，但是如果一直在看書，沒有實踐專案，會很難堅持下來，建議小夥伴們找一門從頭到尾帶你學習的課程，一邊看書一邊學，效果更佳。
三、機器學習學習方法
上面已經較為詳細的列舉了小白或者是有基本功的小夥伴學習機器學習的必備知識和課程，有了這些作為儲備，你的硬體資源就夠了，相當於有了教材和課件，但是學習有了這些東西是不夠的，如何去學，如何高效的學以及步驟和側重點也很重要，下面就給大家列舉下學習過程中的一些問題。
1、切勿掉入書山中，實踐理論結合重要
在列舉了上面的學習後，很多人可能會一頭紮進書山中埋頭苦讀，讀完一本接著一本最後發現什麼都懂點什麼又都沒懂，這樣效率是很低的，如果你是搞學術的不在此範圍內，相信多數人還是偏應用，從事相關工作，在it界，實踐才能學到東西，不要一直看書，可以邊看邊試試寫點**，實現個小公式，小演算法，這樣進步快一些。
2、採取並行學習法而非序列
數學知識
機器學習典型方法 ----> 動手實踐教程** ----> 資料科學競賽 ----> 實際專案經驗
程式設計基礎
這幅圖可以作為學習的基本流程，但是未必需要前面具備才往後進行，可以一邊學基礎，一邊寫**，一邊還可以做比賽，這樣可能前期痛苦些，但是後面會學得快。
3、建立知識框架，修補知識漏洞
你可以在學習中去建立筆記，有助於建立起整個學習框架，對於不懂得，再不斷從細節去學。
4、找到適合你的課程，跟著從頭到尾學
如果你是上班族或者是在學校裡面而沒老師給你講這門課，那麼報一門適合你的課程從頭到尾跟著學就非常重要了，不要過於相信你的自制力，沒有人和你一起學，你學了很久也看不到自己有何進步，慢慢興趣就沒了，所以找到能從頭到尾給你講的課程也很重要，這個大家可以多對比多發現，總有一款適合你。
我們怎樣才能做到持久 高效的學習呢？
學習方法講了很多，聽的過程中，我們心潮澎湃，熱血沸騰，激情四射。我們悔不當初，痛定思痛之後，就決定要洗心革面，痛改前非，重新做人。而事後，我們卻將那些山盟海誓拋諸腦後，繼續走回了原來的老路。首先，學習方法上存在的問題，追本溯源還是個人生活 學習工作 思考習慣的問題。多年來養成的壞習慣，就像我們的影子...
32 服務的容量規劃 怎樣才能做到有備無患
今天我們來討論一下在公司運營方面很重要的容量規劃。容量規劃，就是根據網際網路服務的需求和公司發展目標，而決定容量的 能力的過程。光說概念你可能不太明白，不過你可以這麼理解，容量規劃是為了回答一系列和公司業務運營有關的重要問題而產生的 今天我先講容量規劃的目標和基本過程，然後再乙個乙個地講容量規劃的六...
機器學習從入門到出家
作者 張紅林 編輯 顧鄉 本文主要介紹的是自己的一些經歷，以及讀過的一些書，實際應用的經驗並沒有介紹，包括現在很多機器學習的書一般也是側重於理論，結合實踐的時候會發現和模型比起來，資料清洗 特徵工程的實際效果更明顯，而這方面很難有系統的理論知識，怎麼辦呢？讀 去搜尋自己應用領域有關的 大公司的經典的...