在当今科技飞速发展的时代，机器学习和深度学习已经成为了热门领域，吸引着无数人想要深入学习。然而，很多初学者在学习过程中常常会遇到各种困难，感到困惑和迷茫。那么，初学者学不懂机器学习和深度学习的原因究竟是什么呢？

一、原因分析

1. 理论知识复杂

机器学习和深度学习涉及到大量的数学、统计学和计算机科学知识，如线性代数、概率论、优化算法等。对于没有相关背景的初学者来说，这些理论知识往往过于抽象和复杂，难以理解和掌握。

2. 缺乏实践经验

学习机器学习和深度学习不仅需要掌握理论知识，还需要进行大量的实践。然而，很多初学者在学习过程中缺乏实践机会，不知道如何将理论知识应用到实际问题中，导致学习效果不佳。

3. 学习资源不适合

市面上有很多关于机器学习和深度学习的学习资源，但并不是所有的资源都适合初学者。有些资源过于理论化，缺乏实际案例和代码示例；有些资源则过于注重实践，缺乏对理论知识的深入讲解。初学者如果选择了不适合自己的学习资源，很容易陷入学习困境。

二、推荐三本书籍（需要电子版PDF的文末自取）

1. 《Python机器学习基础教程》

这本书是一本非常适合初学者的机器学习入门书籍。它以 Python 语言为基础，介绍了机器学习的基本概念、算法和实践。

书中包含了大量的代码示例和实际案例，帮助读者更好地理解和掌握机器学习的知识。

此外，这本书还介绍了一些常用的机器学习库，如 scikit-learn 和 TensorFlow，让读者能够快速上手进行实践。

2. 《深度学习入门：基于 Python 的理论与实践》

这本书是一本深入浅出的深度学习入门书籍。它以 Python 语言为基础，介绍了深度学习的基本概念、算法和实践。

书中包含了大量的代码示例和实际案例，帮助读者更好地理解和掌握深度学习的知识。

此外，这本书还介绍了一些常用的深度学习框架，如 TensorFlow 和 PyTorch，让读者能够快速上手进行实践。

3. 《机器学习实战》

这本书是一本非常实用的机器学习书籍。它以 Python 语言为基础，介绍了机器学习的基本概念、算法和实践。

书中包含了大量的代码示例和实际案例，帮助读者更好地理解和掌握机器学习的知识。

此外，这本书还介绍了一些常用的机器学习工具和技术，如数据预处理、特征工程、模型评估等，让读者能够全面掌握机器学习的实践技能。

总之，学习机器学习和深度学习需要掌握一定的理论知识和实践经验，同时还需要选择适合自己的学习资源。希望以上三本书籍能够帮助初学者更好地理解和掌握机器学习和深度学习的知识，开启自己的人工智能之旅。

如何获取资料：

1、一键三连+关注

2、后台回复“机器学习”即可