Step1-知識準備：

1. 數學：線性代數，概率論和統計，高數

2. 程序語言：Matlab R 或 Python（只用於學習入門，不是實現的最佳語言）

3. 推薦書籍：選擇一到兩本公式較少、淺顯易懂的介紹機器學習算法類型的書

1）中文-《機器學習》（周誌華）、《統計學習方法》（李航）、《機器學習實戰》（Peter Harrington）

2）外文-？（Pattern classification）

Step2-基礎學習：

1. 推薦公開課：

1）https://www.coursera.org/（Anderw Ng老師，Machine Learning課程）

2）網易公開課，斯坦福機器學習相關課程

2. 網址：

1）伯樂在線：http://blog.jobbole.com/tag/machinelearning/

3. 推薦書籍:

1）外文-《Pattern Recognition and Machine learning》/ 《Elements of Statistical Learning》/《Introduction of Statictical Learning》

2）中文-？

Step3-方向研究：

按需求（選擇相近應用場景）、方向（如深度學習）升入學習和應用

機器學習入門點滴（一）（待補充完整）