初识ML
本科学的数学，最初了解计算机是通过机器学习。老实说，机器学习这个东西，就是一个工具，现在被炒到火热我认为与其外行人拿来就能用，简单粗暴，和人工智能时代的到来必然是有联系的。
本科四年，我作为一名数学狗，学了好多与机器学习有关的课程。有的是在暑校课程学的，有的是在网上上的课程，有的是正式在学校上的课程。
说来好笑，当我学的次数多了，居然产生一种莫名的空虚感，机器学习这东西好像就是在调包，好像就这么简单的样子。
的确机器学习入门很简单，你只需要学会使用sklearn的包，成为一个灵活的调包侠就好了。但是，真的就这么简单么？
当然不是，机器学习的方法千千万万，它们最初是如何产生的，它们的算法思想，以及适用的范围其实是机器学习成为机器学习，被人广泛使用的原因。当然，对于使用者来说，大可不必细究机器学习方法的区别和思想，用就完了。
但是，对于某一问题并不是每一个方法都是好用的，这或许是不细究机器学习算法思想的使用者可能会落入的陷阱。使用了错的模型，当然不一定会导致不好的预测（机器学习方法就是如此玄学），但是用了好的模型的确会让你省了许多时间和精力去调整模型。
谁适合看这系列博客
回到正题，许多同学想必都因为人工智能想学习机器学习。
互联网时代，学习变得更加简单了，市面上也有许多机器学习课程供你选择。我自己也在网上花钱学过机器学习。但是不是报了课程就一定能学到东西的，一来网上报课确实坚持不下来，二来不知道机器学习到底是做什么的学机器学习是真的没有用，学完就忘了。互联网时代学习简单的情况所以为机器学习的初学者，写了这系列博客。
下面类型的同学适合看这系列博客：
- 计算机小白，好奇机器学习的学生
- 想将机器学习应用在工作中的工作狂
- 正在学习机器学习的学生
- 计算机专业，但从未解除过机器学习的大佬
不同类型的人，对机器学习的掌握目的不甚一样，如果只是想用的话（第二类人），就注意包的使用注意事项就好了。但是如果你对机器学习背后的思想也很感兴趣的话，看看这系列的博客，是你深入了解的钥匙。