1. 根底常识预备： 数学：线性代数、概率论、计算学、微积分等。 编程：Python是机器学习范畴最常用的编程言语，把握Python的根底语法、数据结构和算法是必要的。

2. 学习资源： 在线课程：Coursera、edX、Udacity等渠道供给许多优异的机器学习课程，如吴恩达的《机器学习》和Andrew Ng的《深度学习》。 书本：如《机器学习》作者Tom Mitchell、《Python机器学习根底教程》作者Andreas C. Müller和Sarah Guido等。 博客和论坛：如Kaggle、Medium、Stack Overflow等，可以获取最新的机器学习技术和实践经验。

3. 实践项目： Kaggle：一个数据科学竞赛渠道，供给了许多实践的数据集和竞赛，可以协助你运用所学常识。 个人项目：挑选一个你感兴趣的问题，运用机器学习来处理它。例如，图画分类、自然言语处理、引荐体系等。

4. 参加社区： 参加机器学习相关的交际媒体群组、论坛和研讨会，与其他学习者和专家沟通。

5. 继续学习： 机器学习是一个快速开展的范畴，新的算法和技术不断出现。坚持好奇心，继续学习新的常识和技术。

6. 构建个人作品集： 将你的学习效果和项目整理成个人作品集，这不仅可以协助你稳固所学常识，还可以在求职时展现你的才能。

经过这些过程，你可以逐渐建立起机器学习的根底常识，并经过实践项目不断提高自己的技术。

机器学习自学攻略：从入门到进阶的完好途径

一、了解机器学习根底

监督学习：经过已符号的练习数据来练习模型。

无监督学习：经过未符号的数据来发现数据中的形式。

强化学习：经过与环境交互来学习最优战略。

二、挑选适宜的自学资源

在线课程：如Coursera、edX、Udacity等渠道上的机器学习课程。

书本：如《机器学习》、《计算学习方法》等。

博客和论坛：如知乎、CSDN、GitHub等。

三、把握机器学习根底常识

线性代数：矩阵运算、向量空间、特征值和特征向量等。

概率论与数理计算：概率散布、随机变量、计算揣度等。

微积分：极限、导数、积分等。

编程言语：Python、R等。

四、实践项目，提高技术

数据预处理：学习怎么清洗、转化和归一化数据。

特征工程：学习怎么提取和挑选特征。

模型挑选与调优：学习怎么挑选适宜的模型并进行参数调优。

模型评价：学习怎么评价模型的功能。

五、进阶学习

在把握根底常识后，可以测验以下进阶学习内容：

深度学习：学习神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。

自然言语处理：学习词嵌入、序列标示、机器翻译等。

计算机视觉：学习图画分类、方针检测、人脸辨认等。

强化学习：学习Q学习、战略梯度、深度Q网络等。

六、参加社区，沟通学习

GitHub：可以找到许多开源的机器学习项目。

Stack Overflow：可以发问和回答机器学习相关问题。

知乎：可以重视机器学习范畴的专家和爱好者。

自学机器学习需求耐性和意志，但只需依照以上攻略，相信你必定可以从入门到进阶，成为一名优异的机器学习工程师。祝你在机器学习范畴获得优异成绩！

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