业内公认大牛，机器学习开山之作，人手一本的机器学习经典书籍，提供独家视频详解，详细推导书本内公式，加入两场比赛“达观杯”和天池大赛务实算法功底，必学！
再说回学习机器学习，相信很多人都知道且看过周志华老师的西瓜书，这是一本机器学习领域的经典入门书之一，把机器学习的理论讲得非常有趣详细，但很多小伙伴都反映，里面的公式复杂且没有推导过程，更是加深了自己的“恐数学症”，属实是在劝退。
机器学习作为AI的核心技术，可谓掌握了机器学习，便跨过了AI的准入门门槛。迄今为止，专为找AI或转行AI量身定做的七月在线「机器学习集训营」已经举办了十二期，每一期都涌现出了很多offer，纷纷从Java、Android、iOS等传统IT行业成功转行转型转岗AI。
接着 讲了2天 机器学习入门 三天 python语法 5天机器学习算法 这个机器学习老师水平怎么说 在机器学习领域相当于民科水平 懂得不少 但都处于讲故事状态 讲课思维混乱 没有条理 处于那种基本道理懂一点 但是 一深入就不行了 数学理论达不到优秀的理工科本科水平 (真的,比如数学方面,你问他这些知识用的哪部分知识体系,他很清楚,但是详细问他答不上来,说在哪本书里你自己去看)他很年轻 也几乎没有工作经验(据人说就做过几个月的爬虫然后当过段时间的不知道是大专还是什么南方那边什么学校的代课老师,包装一下就来培训机构了,被宣传的人介绍说是”专门请的’研究生’,高学历!”,哇 你这忽悠高中生还可以) 同学们问他问题稍有难度他绝对回答不上来! 是的 你没看错 问的并不是实战级别的项目,以他的水平回答实战项目不行还可以理解(对于入门的学生也没有必要达到实战或者竞赛,数学基础打扎实,基本概念理解透彻即可),就是 公式稍微难一点 原理深入一点就over了(后来听人说他买了很多书从网上找其他机构的视频现学现卖,相当于二手知识的二手,我不知道大家是怎么想这部分内容的 我愿意接受他看明白经典书籍经典大学教材之后传达给我们的二手只是,但是拒绝接受国内培训机构视频的二手知识,为什么不解释) 这还不是重要的 重要的是 讲课的时候 不懂的就瞎编 (谁有疑义我可以上传 他将数学公式的现场视频,很多就是白纸黑字的瞎编,你忽悠高中生还可以,可是底下下坐着的大把学历比你高的人啊!更重要的是,面对不懂得人来说,他往错的方向走,最后花了大代价之后是被忽悠了(还花了钱),气愤之情岂能言表?更不要说机器学习原理思路不清之类的了)把人往沟里带,讲了几天的课人越来越少,从不认识到自己水平的问题归结于知识点难易理解.谁给的胆子呢?。
工欲善其事必先利其器，如果想在公司或者比赛中，取得好的成绩，可以参加《机器学习集训营》报名即送《机器学习工程师 第八期》、《深度学习第三期》，手把手教你学习和掌握企业级深度学习项目。
美国科学院、美国工程院、美国艺术与科学院三院院士，Michael I. Jordan是机器学习领域唯一一位获此成就的科学家。他执教于加州大学伯克利分校，任电气工程与计算机科学系和统计系教授、实时智能决策计算平台实验室（RISELab）共同主任、统计人工智能实验室（SAIL）主任。Michael I. Jordan长期引领着机器学习、统计学理论、方法与系统研究，是贝叶斯网络、概率图模型、层次随机过程等多个重要方向的主要奠基者之一，也是统计学与机器学习交叉融合的主要推动者之一。
虽然机器学习和这些领域有很多重叠的地方，但也不能将它们混淆。例如，机器学习是数据科学中的一种工具，也能用于处理大数据。
在过去几年中，我们已经看到许多各种意义上有资格作为人工智能的应用程序。几乎所有「机器学习」框架下的事物都有资格成为人工智能：事实上「机器学习」是在人工智能学科陷入声名狼藉之时，被指称回人工智能更为成功的那部分。你不必一定要构建带有人类声音的人工智能，像是亚马逊的 Alexa，当然它的推荐引擎肯定是人工智能。
机器学习主要研究如何使用计算机模拟和实现人类获取知识 (学习) 过程, 创新、重构已有的知识, 从而提升自身处理问题的能力。机器学习的最终目的是从数据中获取知识。[7。
就我而言，我更赞同第一种看法，即机器学习是人工智能的子集。因为后来发展起来的真正有着各个领域有着突破性影响的机器学习，也就是如今常用语境情况下的机器学习基本上都只应用于人工智能领域。
