机器学习算法是时代潮流，每个人都要学着是适应它、利用它。他不是洪水猛兽，不用担心！只要你肯多动脑，勤动手，相信很快就可以入门的。

下面给点建议，供大家参考：

1.从一种编程语言开始

如果你之前完全没有编程的基础，那么我们建议先从一门编程语言开始。目前市面上常用的编程语言有很多种，如C＋＋、Java 、Python 、R 等。编程语言并没有绝对的“虫子”和“不好”的区别，如果你掌握了其中的一种，再学习其他的编程语言时，上手会快得多。

你可以从python开始，Python 己经成为了一门通用的编程语言。有丰富和强大的库，让Python 在数据挖掘、数据可视化、图像处理、自然语言处理等领域都有非常不俗的表现。

还有一个重要的原因，对于用户来说， Python 的学习成本是非常低的。哪怕是完全零基础的读者，在一个月左右的努力学习之后，也可以大致掌握它的基本语法和主要的功能模块。

2.熟悉机器学习中的基本概念

熟悉机器学习中的一些基本概念。比如有监督学习、无监督学习、分类、回归、泛化、过拟合、欠拟合等。

3. 了解机器学习中最常见的算法

比如K 最近邻算法、线性模型、朴素贝叶斯、决策树、随机森林、SVMs 、神经网络等。在这个过程中， 读者需要了解每种算法的基本原理和用途，它们的特性分别是什么，在不同的数据集中表现如何，如何使用它们建模，模型的参数如何调整等。

4 . 掌握对数据进行处理的技巧

真实世界中，数据往往比我们拿来实验的小数据集复杂很多倍。它们的特征变量会大很多，也
就是说数据的维度会高很多。需要掌握一些数据处理的技能，比如如何对数据进行降维，或者聚类，从而让数据更容易被理解，并从中找到关键点， 为建模奠定基础。

5.最重要的是动手，一定要动手操作

学习一门知识最好的办法就是使用它，因此建议读者朋友一定要自己动手实操。初学者，不要嫌麻烦，尽可能把本书中的代码全部自己敲一下这样才能对内容有更加深刻的理解。

相信大家一定能够学好机器学习算法，我们一起努力，加油！