以下是我學習機器學習程序中的部分學習資料，當然除些之外還有更多的文章和視頻，實際看了后覺得好多內容都太難，自己目前的數學基礎很難理解里面講解的內容，另外，資料太多反而影響學習效率，很多內容都是重復的，海量的書籍、視頻與文章，最終只能作為收藏的一部分，永久的沉睡在云盤里，只能作為心理安慰而已，感覺像是已收藏了這些資料，以后有空就可以開干了，而實際并沒有什么用，
在這段時間學習的程序中，我一直在思索，怎樣才能快速入門機器學習？快速入門的步驟是什么呢？經過一段時間查看大量的學習文章和梳理，覺得要入門其實并不復雜，首先得對機器學習有個總體的認識和了解，了解其基本概念，了解它的技術堆疊，做好自己的學習規劃，然后找到直接編碼呼叫機器學習演算法的例子，從實踐中直接入手，從實踐中理解演算法模型，
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python工具
NumPy是Python 語言的一個擴展程式庫,支持大量的維度陣列與矩陣運算,此外也針對陣列運算提供大量的數學函式庫，
- NumPy中文檔案
- NumPy學習
Pandas是一個強大的分析結構化資料的工具集
- Pandas中文檔案
- Pandas學習思維導圖
Matplotlib是一個 Python 的 2D繪圖庫，它以各種硬拷貝格式和跨平臺的互動式環境生成出版質量級別的圖形，
- Matplotlib中文檔案
Statsmodels提供對許多不同統計模型估計的類和函式,并且可以進行統計測驗和統計資料的探索，
- Statsmodels 中文檔案
Seaborn是基于matplotlib的圖形可視化python包，它提供了一種高度互動式界面,便于用戶能夠做出各種有吸引力的統計圖表，
- seaborn 0.9 中文檔案
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