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AI/CV重磅干货，第一时间送达
在这个大数据和人工智能快速发展的时代背景下，机器学习逐渐成为了每一个程序员都应该具备的底层能力。但是，对于很多具备工程思维的开发者来说，机器学习并不是那么容易掌握，因为它需要一种有别于代码之外的思维方式。
你可能买了很多机器学习入门书籍，也收藏了网上各种 AI 大拿的视频教程，然后下定决心要好好学习。可是静下心来你却发现面对一堆经典资料，自己无从下手。从以往学习编程语言和框架的角度，你知道如果能够有一套完整的知识体系，并辅助以案例和练习，那将会大大提高学习的效率。
而从我的角度看，这几年，机器学习领域虽然充斥着各种听起来狂拽酷炫的新玩意儿，但阳光之下再无新事，再炫目的技术归根结底都是基本模型与方法在具体领域问题上的组合，而理解这些基本模型与方法才是掌握机器学习，也是掌握任何一门学问的要义所在。
后来为了更好地理解机器学习，我前段时间又重新看了一遍王天一的《机器学习 40 讲》，通俗易懂的语言，还辅助 Python 的案例，确实是不错的入门内容，帮你打通机器学习的任督二脉。
也许你会问，机器学习领域的文献论著已经汗牛充栋，这个专栏和它们的区别又在哪里呢？在我看来，是融会贯通的系统性。不少关于机器学习的文献虽然深入阐释了不同模型的原理，但对它们之间的关联却缺少清晰的解释，从而使内容的组织流于模型展览，仿佛一串没能串成项链的珍珠宝石。
用现在流行的话来说，就是这个领域里的点太多了，而把点能够连成线，线再组成面的内容产品太少了。这次，推荐给你们，新人价格也很便宜 ¥59.9。
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王天一目前在贵州大学担任副教授，也是北京邮电大学的工学博士。可以说在人工智能这个领域，他一直没放慢过脚步。主持过多项国家级 / 省部级科研项目，并以第一作者身份发表了 5+ 篇 SCI 论文（国际上最具权威性的科研成果评价体系）。并且他专注于机器学习、神经网络和大数据应用，并一直研究如何能让更多人理解、掌握人工智能，感受它的魅力。
之前在极客时间推出《人工智能基础课》专栏，已经有 16000+ 用户加入学习，并且获得了大量好评。现在这个《机器学习40讲》也已经有11000+用户订阅了，确实口碑不错。
第一个模块是机器学习概观，介绍机器学习中超脱于具体模型和方法之上的一些共性问题，将从概率的两大派别开始。除此之外，本模块还涵盖了计算学习等机器学习的理论问题，以及关于模型和特征的一些实验主题。第二个模块将讨论频率学派发展出的机器学习理论——统计学习。在这个模块中，将以线性模型为主线，和你一起浏览它的万千变化，观察从简单线性回归到复杂深度网络的发展历程。第三个模块将讨论贝叶斯学派发展出的机器学习理论——符号学习，也就是概率图模型。在这个模块中，将围绕概率图模型中的表示、推断、学习三大问题展开介绍，认识贝叶斯面纱下的机器学习。除了理论之外，在介绍模型时还穿插了一些基于 Python 语言的简单实例以加强理解。这些实例会应用诸如 Scikit-Learn 和 PyMC 等比较成熟的第三方库，通过调用现成的类来实现不同模型的功能。
理解机器学习绝不是简单地了解几个时髦概念，而是要将前沿和基础融会贯通，从中发现贯穿学科发展的脉络。这个专栏不是乾坤大挪移这种水平的内功心法，但如果能打通你修炼机器学习的任督二脉，它的价值就实现了。再提醒一下大家
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