导读：学习是一项复杂的智能活动，学习过程与推理过程是紧密相连的，按照学习中使用推理的多少，机器学习所采用的策略大体上可分为4种——机械学习、通过传授学习、类比学习和通过事例学习。学习中所用的推理越多，系统的能力越强。
首先来简单了解一下机器学习
机器学习人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。
——监督学习
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——非监督学习
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——数据处理与模型调优
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机器学习领域的研究工作主要围绕以下三个方面进行：
（1）面向任务的研究：研究和分析改进一组预定任务的执行性能的学习系统。
（2）认知模型：研究人类学习过程并进行计算机模拟。
（3）理论分析：从理论上探索各种可能的学习方法和独立于应用领域的算法
机器学习是继专家系统之后人工智能应用的又一重要研究领域，也是人工智能和神经计算的核心研究课题之一。现有的计算机系统和人工智能系统没有什么学习能力，至多也只有非常有限的学习能力，因而不能满足科技和生产提出的新要求。对机器学习的讨论和机器学习研究的进展，必将促使人工智能和整个科学技术的进一步发展。
机器学习已经有了十分广泛的应用，例如：数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特侦识别、搜索引擎、医学诊断、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人运用。
推荐整理好的机器学习入门学习资源
一、工具
Scikit-Learn 官方文档
Scikit-Learn 作为机器学习一个非常全面的库，是一份不可多得的实战编程手册。
二、公开课
吴恩达Coursera《Machine Learning》
这绝对是机器学习入门的首选课程，没有之一！轻松入门机器学习！
吴恩达(1976-，英文名:Andrew Ng)，华裔美国人，是斯坦福大学计算机科学系和电子工程系副教授，人工智能实验室主任。吴恩达是人工智能和机器学习领域国际上最权威的学者之一。
2014年5月16日，吴恩达加入百度，担任百度公司首席科学家，负责百度研究院的领导工作，尤其是Baidu Brain计划。
吴恩达斯坦福cs229视频
吴恩达在斯坦福教授的机器学习课程 CS229 难度稍难一些。
林轩田《机器学习基石》
林轩田：林軒田教授於2001年在臺灣大學資訊工程系取得學士學位，並於2005年及2008年在美國加州理工學院相繼取得碩士及博士學位。他於2008年返回臺灣大學資訊工程系擔任助理教授，於2012年升等為副教授，並於2017年8月升等為教授連續獲得了四年（六座）的KDDCup世界冠軍。
台湾大学教授林轩田老师的《机器学习基石》课程由浅入深、内容全面，基本涵盖了机器学习领域的很多方面。其作为机器学习的入门和进阶资料非常适合。而且林老师的教学风格也很幽默风趣，总让读者在轻松愉快的氛围中掌握知识。这门课比 Ng 的《Machine Learning》稍难一些，侧重于机器学习理论知识。
林轩田《机器学习技法》
《机器学习技法》课程是《机器学习基石》的进阶课程。主要介绍了机器学习领域经典的一些算法，包括支持向量机、决策树、随机森林、神经网络等等。难度要略高于《机器学习基石》，具有很强的实用性。
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三、书籍
周志华《机器学习》
周志华，男，毕业于南京大学计算机科学与技术系(学士、硕士、博士)，2001年留校任教 。现为南京大学教授，博士生导师 ;国家杰出青年基金获得者;南京大学计算机科学与技术系主任 、人工智能学院院长 、计算机软件新技术国家重点实验室常务副主任，机器学习与数据挖掘研究所(LAMDA)所长 ，校、系学术委员会委员。
这本《机器学习》被大家称为“西瓜书”。这本书非常经典，讲述了机器学习核心数学理论和算法，适合有作为学校的教材或者中阶读者自学使用，入门时学习这本书籍难度稍微偏高了一些。
李航《统计学习方法》
本书全面系统地介绍了统计学习的主要方法，适用于高等院校文本数据挖掘、信息检索及自然语言处理等专业的大学生、研究生，也可供从事计算机应用相关专业的研发人员参考。
清华大学出版社出版,作者:李航
《Scikit-Learn 与 TensorFlow 机器学习实用指南
在经过前面的学习之后，这本《Scikit-Learn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》非常适合提升你的机器学习实战编程能力。
这本书分为两大部分，第一部分介绍机器学习基础算法，每章都配备 Scikit-Learn 实操项目；第二部分介绍神经网络与深度学习，每章配备 TensorFlow 实操项目。如果只是机器学习，可先看第一部分的内容。
四、实战
kaggel比赛——比赛是提升自己机器学习实战能力的最有效的方式，首选 Kaggle 比赛。
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