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数据与算法之美
如果村里通了网，那你一定知道【AI】人工智能。
如果你会网上冲浪，那你一定看到过【ML】机器学习。
小编在网上看到一个段子：ML派坐落美利坚合众山中，百年来武学奇才辈出，隐然成江湖第一大名门正派，门内有三套入门武功，曰：图模型加圈，神经网加层，优化目标加正则。有童谣为证：熟练ML入门功，不会作文也会谄。
但许多人仍有此疑问：学习机器学习，无从下手怎么办？尝试过各种学习方法，为什么依然是个门外汉？为什么传统的学习机器学习途径收效甚慢？作为一名对机器学习心有向往的程序员，我该以什么样的姿势开始呢？
机器学习真的这么难吗？小编特意采访了机器学习大咖邹博老师，以下是老师的回复：
时光飞逝，我从开始接触机器学习到现在已经十多年了。想当初，我也是一个小白，我先把大学教材《高等数学》、《线性代数》、《概率论》从头到尾都看了一遍，然后又看了多家机构的机器学习教学视频。
可以说当初的迷茫、慌张、害怕、忐忑 ，心路历程非常艰辛。
因为感觉东西太多太多了 ，一会儿机器学习一会儿深度学习，一会儿这个导师的视频，一会儿那个机构的教程，都不知道从哪学，要学哪些？
后来参加工作了，发现那些基本的数学知识从头到尾全部看一遍，其实没那个必要， 只需要掌握必要的几个基础点就好了。
大家都以为机器学习和深度学习很难，其实很简单，最快的办法就是直接上手做项目实践，一个项目做下来，过程中发现不懂的地方学习，查缺补漏很快就能上手了。
如果你想入门机器学习和深度学习；
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小编建议你接受挑战
《Python机器学习与深度学习16天高级训练营-零基础入门》
课程强调动手操作；内容以代码落地为主，以理论讲解为根，以公式推导为辅。共16天16个模块32个学时，每学时各1~1.5小时，136个知识点，82个代码和案例实践，讲解机器学习和深度学习的模型理论和代码实践，梳理机器学习、深度学习、计算机视觉的技术框架，从根本上解决如何使用模型、优化模型的问题；每次课中，首先阐述算法理论和少量公式推导，然后使用真实数据做数据挖掘、机器学习、深度学习的数据分析、特征选择、调参和结果比较。
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