对于入门机器学习，很多人都是买一大堆的书籍和网课，然后从公式原理死磕，从努力推导公式到放弃学习，原理公式晦涩难懂固然是放弃学习的一个很重要的原因，但是我觉得看不到希望也是放弃学习的主要因素，从理论开始到动手实践，这需要一个漫长的时间，我们都知道学习一门语言或者一个框架（Hadoop等）最好的方式就是先了解其大体构造，熟悉其基本类型基本概念，然后就跟着案例敲代码，最后在写程序的过程中慢慢地理解其原理，等到程序写的熟悉了，其原理也大体明白了。我认为机器学习也是如此，我们先了解机器学习中算法的一些基本概念，对该算法有大体上的认知，然后案例编程，从算法的最简单的形式上开始在编程中了解这个算法在实际中究竟是做了什么，能处理什么问题；最后在看书上的原理再推导其数据公式。
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