機械學習吧

首先，沒有學不會的東西

第二，掌握下學習方法和學習方式

第三，首先學基礎，網上很多教材，各種語句等，從Java入手吧，慢慢學，彙編也是最基礎的

第四，大局觀，知識是基礎，程式設計軟體僅僅是工具，要有數學思維和邏輯思維，明晰的結果導向！

最後，程式猿會經常沒有物件。。

沒有程式設計基礎，那就要學一、兩門語言，例如C++/Python/Java等，這都是機器學習中要學到的語言，我比較建議你去看Python先，看完直接學習C++，這會對你的程式語言學習會有很大好處。

我們要了解下機器學習的定義，機器學習是近20多年興起的一門多領域交叉學科，涉及機率論、統計學、逼近論、凸分析、演算法複雜度理論等多門學科。機器學習理論主要是設計和分析一些讓計算機可以自動“學習”的演算法。機器學習演算法是一類從資料中自動分析獲得規律，並利用規律對未知資料進行預測的演算法。因為學習演算法中涉及了大量的統計學理論，機器學習與統計推斷學聯絡尤為密切，也被稱為統計學習理論。演算法設計方面，機器學習理論關注可以實現的，行之有效的學習演算法。

對於學習機器學習，你看到這是一門綜合性學科，裡面包含了機率與統計、最最佳化、凸函式、資訊理論等內容，別被這些大塊頭嚇蒙了，入門可以先看《機率與統計》，陳希孺教授寫的，比較薄的一本教材。

當你開始入門機器學習後，你可以嘗試到Kaggle上參加比賽專案如泰坦尼克號生存分析或預測房價等，利用Python的sklearn、keras、numpy或pandas等package去構建自己的模型，如果能夠在這些入門比賽中獲得top30%名次後，說明你真正踏入實戰了，其餘更多地需要自己去摸索，也歡迎討論一起學習。

不行，道理很簡單，學機器學習要不要動手程式設計？肯定是要的，那必然需要一門語言來程式設計驗證，來訓練模型。否則天天啃理論能學得會嗎？

因此必須要會至少一門語言，這裡推薦Python，易上手，且許多教程的原始碼都是Python，哪個叫人去學彙編，出來，保證不被打死。

機器學習是一門門檻較高的學科，沒有高等數學知識的朋友，尤其是不喜歡/討厭數學知識的朋友三思。

自學能力強的就擼吧

可以的，請看下我專欄一篇文章

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