机器学习入门难不难？难！但这样学习效率更高
万事开头难
有人说，自己想自学机器学习
可不知道从哪里开始
小编特意找到了一份
机器学习的入门步骤
适合0基础的你哦~
1编程基础
在学习机器学习之前，你需要掌握编程语言的基础，如 Pvthon 或 R。了解算法、变量和数据类型、循环、条件语句以及其他编程概念对于理解机器学习很重要。
2统计学与线性代数
机器学习有很多涉及统计学和线性代数的概念，因此深入研究这些主题非常重要。统计学知识包括均值、方差、概率分布和假设检验等。线性代数则涉及向量、矩阵、转置和逆矩阵等基本概念，是理解许多机器学习技术的基础。
3机器学习理论基础
学习机器学习的基本理论概念，包括监督学习、无监督学习和增强学习等方式。掌握不同类型的模型和算法，如决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、回归、聚类、数据降维等。
4机器学习实践
当我们了解了理论后，就可以尝试用代码在实际问题上实践机器学习。我们可以使用常见的机器学习框架如 Scikit-learn和TensorFlow，在Python中完成基本代码编写。
5机器学习项目实践
尽可能多地做一些真实世界问题或者Kaggle题目，以便从第一手经验中学到更多知识，并拓展你在各个领域应用机器学习的技能。
