机器学习必备手册
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请收下这份关于人工智能的根目录——博客整理系列（一）
关于数据科学的那些事——博客整理系列（二）
机器学习必备手册——博客整理系列（三）
扩展眼界的都在这——博客整理系列（四）
深度学习必备手册（上）——博客整理系列（五）
深度学习必备手册（下）——博客整理系列（六）
机器学习是计算机科学的一个子领域，在人工智能领域，机器学习逐渐发展成模式识别和计算科学理论的研究。从2016年起，机器学习到达了不合理的火热巅峰。但是，有效的机器学习是困难的，因为机器学习本身就是一个交叉学科，没有科学的方法及一定的积累很难入门。
如果你也想学习机器学习或者正在学习机器学习，本手册一定会帮助你走向你自己的“人生巅峰”。手册包含如何入门机器学习，机器学习流行算法，机器学习实战等等。
一．机器学习入门篇：
1．让你少走弯路：这有一份开展机器学习的简短指南
摘要：本文分享了一份简单的关于开展机器学习的心得体会，目的是给初学者提供基本的指导，主要讲解了建立系统、选择合适的评价指标、数据处理、系统优化等内容，帮助初学者少走一些弯路。
2. 机器学习的入门“秘籍”
摘要：机器学习已经成为当下最火热的技术之一，对于初学者来说，如何快速入门机器学习是至关重要的。本文属于入门级宝典，高手请绕道！
3. 会玩超级玛丽，机器学习能有多难？
摘要：小白也能看懂机器学习？这篇文章用超级玛丽的原理教会你，到底什么是机器学习，让尖端科技不再艰深难懂。
4. 机器学习能为你的业务做什么？有些事情你肯定猜不到！（机器学习入门第一篇）
摘要：机器学习是一项令人难以置信的技术，你需要了解很多很多的基础知识，以使得业务功能尽可能的不受复杂算法的影响，让你能够提出正确的问题、了解机器学习模型开发过程、成立一个团队以促进学科间的不断合作，而不是把数据科学视为一个产生奇迹的黑匣子。
5. 关于机器学习算法 你需要了解的东西（机器学习入门第二篇）
摘要：对学习算法进行分类是基于构建模型时所需的数据：数据是否需要包括输入和输出或仅仅是输入，需要多少个数据点以及何时收集数据。根据上述分类原则，可以分为4个主要的类别：监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。
6. 如何开发机器学习模型？（机器学习入门第三篇）
摘要：创建一个优秀的机器学习模型跟创建其他产品是一样的：首先从构思开始，把要解决的问题和一些潜在的解决方案放在一起考虑。一旦有了明确的方向，就可以对解决方案进行原型化，然后对它进行测试以确定是否满足需求，不妨看看本文是如何一步一步实现的。
7.如何高效运作机器学习团队（机器学习入门第四篇）
摘要: 一个“传统”的产品团队由设计师、工程师和产品经理组成，而数据分析师有时也会包含在其中，但大多数情况下是多个团队共享这个稀缺资源。在机器学习团队中又会有哪些角色和组织结构呢，本文为你揭晓。
8.机器学习会产生哪些用户体验问题？（机器学习入门第五篇）
摘要：许多机器学习算法都是黑匣子：输入大量的数据，然后获得一个以某种神秘方式工作的模型。这使得很难向用户解释机器学习的结果。在许多算法中，还存在着交互效应，这使得模型更加难以解释了。你可以把这个看成是特征之间的复合效应，特征之间以多种奇怪而又复杂并且不为人类所理解的方式结合在一起，整体效应大于各个部分效应。
9. 简单自学机器学习理论——引言 (Part I)
摘要：本篇文章是"机器学习理论"三部曲中的第一部分，主要介绍学习机器学习的动机及基本理论知识，详细介绍机器学习所学习的问题、泛化误差以及学习问题是否可解的公式化表示，为初步研究机器学习的人员介绍了机器学习的基本处理过程。
10. 简单自学机器学习理论—— 泛化界限 (Part II )
摘要：本篇文章是"机器学习理论"三部曲中的第二部分，主要介绍独立同分布、大数法则及hoeffding不等式等基本数学知识，详细推导了泛化界限及其分解。
11. 简单自学机器学习理论——正则化和偏置方差的权衡 (Part III )
摘要：本篇文章是"机器学习理论"三部曲中的第三部分，主要介绍方差分解以及目标函数的正则化，通过仿真可以看到，引入正则化项限定了学习问题的解决方案范围。
12. 入门级攻略：机器学习 VS. 深度学习
摘要：本文以浅显易懂的语言介绍了机器学习和深度学习的定义及应用，以及在源数据要求，硬件支持，特征工程、问题解决方式、执行时间及可解释性等方面的区别，对于新手入门有很大启示意义。
13. 增强学习小白？本文带你入门了解增强学习
摘要：入门一件新事物总是会有些无从下手的，看了本文希望可以给大家一些帮助和了解。
14.这10本由浅入深的好书，或让你成为机器学习领域的专家
摘要：机器学习是个跨领域的学科，而且在实际应用中有巨大作用，但是没有一本书能让你成为机器学习的专家。在这篇文章中，我挑选了10本书，这些书有不同的风格，主题也不尽相同，出版时间也不一样。因此，无论你是新手还是领域专家，定能找到适合你的。
15.想知道机器学习掌握的怎么样了吗？这有一份自测题（附答案和解析）
摘要：人类对于自动化和智能化的追求一直推动着技术的进步，而机器学习这类型的技术对各个领域都起到了巨大的作用。随着时间的推移我们将看到机器学习无处不在从移动个人助理到电子商务网站的推荐系统。即使作为一个外行你也不能忽视机器学习对你生活的影响。本次测试时面向对机器学习有一定了解的人。
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