大數(shù)據(jù)時代下，機器學習逐漸成為每一個程序員都應該具備的底層能力。但對于很多初學者來說，機器學習并不是那么容易掌握，因為它需要一種有別于代碼之外的思維方式。

這幾年，雖然充斥著各種聽起來狂拽酷炫的新玩意兒，但說到底都是基本模型與方法在具體問題上的組合。

從學習編程語言和框架的角度，建立一套完整的知識體系，理解并熟練運用這些基本模型與方法才是掌握機器學習的關鍵。

最近幫身邊的朋友篩選些機器學習領域的文獻論著，發(fā)現(xiàn)一個高質(zhì)量專欄強烈推薦給大家——《機器學習40講》。

這個專欄與其他機器學習的文獻不同的是，在深入闡釋了不同模型的原理后，能夠?qū)⑺麄冎g的關系串聯(lián)起來，詳細講解人工智能所需要的基礎數(shù)學、當前流行的深度學習、以及其他可能實現(xiàn)智能的技術路徑，能夠幫助初學者們更快的理解人工智能輪廓，形成體系。

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作者介紹

王天一，目前在貴州大學擔任副教授，也是北京郵電大學的工學博士。作者專注于機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡和大數(shù)據(jù)應用，并一直研究如何能讓更多人理解、掌握人工智能，感受它的魅力。

課程介紹

作者的上一個專欄《人工智能基礎課》，介紹了人工智能必備的數(shù)學基礎、機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡、深度學習、深度學習之外的人工智能以及四個典型的應用場景，相當于給了學習者一張人工智能的地圖。初學者可以按圖索驥，一點點摸清楚人工智能的大概輪廓，找到學習的方向。

要想繼續(xù)在人工智能領域深耕，核心就是機器學習。近年來火熱的 CNN、RNN 等深度學習模型也都是根植于機器學習的。所以，這個專欄就專注于機器學習。

以下是專欄目錄：

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