努力学习，超越自我。
1、搭建环境
应工作需要，我开始了漫漫机器学习之旅，开始一脸懵逼，公司没人会这个，只能硬着头皮来，本人java开发。领导建议用python，于是基于sublime text3搭建了python运行环境，选择版本2.7.14.
安装步骤：https://my.oschina.net/wangzonghui/blog/1603104
2、算法研究
公司本身做大数据，从平台提取部分数据，开始算法研究，领导规定先用决策树分析。
网上搜了一通，有math库和scikit-learn库，分别研究了两个库的实现方式，最终，死板硬套的实现决策树。具体不赘述，个人博客有。
3、结论
就python开发人工智能来说，scikit-learn好一些，只是的算法很多，都进行了优化，底层实现c等底层语言，长期优化，效率很高。
4、反思
一个没有太高学历，高数渣渣的程序员学习机器学习，先着眼代码，根据具体实例，增加对库或软件的编程能力，不必他关注算法本身实现，通过实践增加工具库的了解，完成工作，再实施优化，然后考虑必要参数的调整。一步步建立信心，才能学到更好。