组队的初衷
组队的初衷很简单，找到一群互相督促和共进，一起解决机器学习路上的问题和难点的队友。
当然最终的目的只有一个：系统地学习机器学习理论，而不只是一个调包侠。
定期清退三天打鱼者
考虑到不是每个人都能抽出时间坚持学习，其次也不是每个人都有基础学的下去，所以会每周进行清退，来筛选出能坚持学习且能学的下去的小伙伴，这也是建群和大家进群的初衷：找到一群互相督促和共进，一起解决机器学习路上的问题和难点的小伙伴。
计划及安排
如果你决心务实地学习机器学习理论并且满足上车条件：
- 渴望真正掌握机器学习理论或想从事相关岗位
- 有一定的数学基础（本科学习过高数，线代和概率论）
- 有互助共享共促的意愿
那么我们看下具体的发车说明：
1.学习教材：
机器学习入门圣经，李航的《统计学习方法》
2.辅助资料：
1.统计学习方法知乎参考读物
https://zhuanlan.zhihu.com/p/36378498
2.吴恩达机器学习笔记
https://pan.baidu.com/s/17X3m8dtuASoUZCk1F3MDBw
3.CS229中文翻译
https://github.com/Kivy-CN/Stanford-CS-229-CN
3.进度安排：
每一章内容和预计的学习天数
注：NOTE对应的是吴恩达的机器学习
4.进度记录：
我们在石墨文档（进群分享）记录自己的每日学习进度。
每周末将清退三天打鱼的乘客。所以不能坚持学习的话请不要加群！
5.提出问题和难点：
如果有不懂的问题可以贴到疑问小本上，我们可以相互解答，共同克艰。
注:预备群暂时没有开通石墨文档权限，我们会将预备群表现好的拉到正群。表现好主要参考两个维度：
一是能提问（说明有学习和思考）
二是能帮忙解决问题
另外需要将学习进度以及问题发到群中，作为参考依据
所以，可以开始你的机器学习之路了