引入
机器学习现在已经越来越流行，大部分的研究领域都可以将机器学习引入进去，由于本人的研究需要，最近也开始着手学习机器学习方面的知识。作为一个小白来学习机器学习这可高大上的东西，开始学的话难免会找不着头脑，而且现在网络上已经开始出现各种机器学习的培训课程，容易让新手眼花缭乱。因此，我将我的一些入门经验简介一下，大家共同探讨。
总结了以下，我觉得主要包括以下几个方面：
1.编程语言
2.机器学习的理论学习
3.用于练习的数据
编程语言
用于机器学习的编程语言有很多，根据权威机构发布的最近编程语言排行榜，如下所示：
可以看出，python语言十分受欢迎，也是以后发展的趋势，因此，我选择了Python语言进行学习，并作为机器学习的编程语言。
由于我之前学习过c、c++、c#以及java，对于编程语法方面的知识基础比较了解，学习起来较为容易，同时，python语言十分容易上手，在这里推荐一个学习python语言基础的课程：马哥教育，网址为：python,网上也有较多的学习视频，大家可以自行选择。
python编译环境
python的编译器有很多种，我选择的是anaconda，用的python3版本，使用于windows、linux等系统中。其下载地址可在官网直接下载，同时安装也十分方便，在这里就不细讲。
anaconda编译器里包含多个模块：用于编译的有Ipython,jupyter notebook,和spyder.
Ipython跟命令行一样，确认之后我无法修改，主要用于加载python库；
jupyter notebook：这是anaconda编译器的亮点之一，可以一段一段编译，十分方便，可用于做一些习题
spyder：这一模块可用于编译大型的python程序。
机器学习的理论学习
在学习python语言前，我自学了一些机器学习方面的相关理论知识。在此，入门的理论知识推荐：
1.吴恩达的机器学习课程
2.台湾大学林轩田的机器学习课程
里面会涉及较多的数学知识，向量、范数、微积分等相关知识，不熟悉的可以边看数学书边学习，理论知识一定要了解透彻。一定要静下心来学习
推荐三个机器学习方面的微信公众号：
1.机器学习之家
2.机器学习研究会
3.软件定义世界
里面每天会推送文章，可以了解了解
用于练习的数据
当你将机器学习的理论知识和python语言学习完之后，这仅仅是入门的基础，如何将python语言用在机器学习算法实现中，还有很长的路要走，目前我是报了网上的一个机器学习培训班，里面教如何用python语言进行实战，一步一步往深处走。
在深入学习之后，平时自己练习时需要大量的数据，在这里我推荐一个网站：下载数据，网站具体内容参考：kaggle网站入门
最后祝愿大家在机器学习领域越走越远，一定要好好好坚持，为了以后的高薪岗位！！！！