機器學習是人工智能研究領域中一個極其重要的研究方向，在現今的大數據時代背景下，捕獲數據並從中萃取有價值的信息或模式，成為各行業求生存、謀發展的決定性手段，這使得這一過去為分析師和數學家所專屬的研究領域越來越為人們所矚目。
入門建議參考《機器學習實戰》，分為4個部分，分別是分類（有監督學習，包括KNN/決策樹/朴素貝葉斯/邏輯斯蒂回歸/svm/改變樣本權重的bagging和adaboosting）、回歸（有監督學習，線性回歸、局部加權、特征維度比樣本個數多時縮減系數，如嶺回歸、lasso等，樹回歸，這塊掌握不太好）、無監督學習（kmeans、apriori/fp-growth）以及其他工具（PCA/SVD/MAPREDUCE）。
學習參考：
《機器學習實戰》高清中文版， 339頁，帶目錄書簽，文字可復制；高清英文版， 382頁，帶目錄書簽，文字可復制；
中英文兩版對比學習。講解詳細並配有源代碼。
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