人工智慧技術體系-機器學習基礎第一講
學習AI，我們並非初始就針對各種深度學習網路架構，而是應該從機器學習開始。
1.基礎學習資料
（1）統計學習方法-李航著
此書偏向原理和推導。包括對感知機、k近鄰演算法、樸素貝葉斯法、決策樹、邏輯斯諦迴歸、支援向量機（SVM）等詳細定義和描述。契合上篇文章中的技術體系圖內容。
（2）臺大林軒田機器學習視訊教程
個人無意中發現的，喜歡其教學思路，雖然他的書籍和課件是英文的，但視訊教程是中文的，結合《統計學習方法》一起學習，效果不錯。
針對上述內容以後都會針對性的講解。
2.機器學習基礎學習前言
什麼是機器學習？機器學習的應用場景？機器學習的組成部分？機器學習與資料探勘、AI之間的關係？我們腦海首先需要對這些問題有一個大體的印象，林教授的四個視訊分別對其做了解釋：
第一講課件、筆記、和統計學習方法-李航pdf下載地址：點選此處
3.下篇文章安排
終於要到我最喜歡的具體方法原理和解決實際問題環節了，預下篇文章：機器學習基礎第2講-感知機的原理和實現（待續）
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