之前流水账似的介绍过一篇机器学习入门的文章，大致介绍了如何学习以及机器学习的入门方法并提供了一些博主自己整理的比较有用的资源。这篇就尽量以白话解释并介绍机器学习在推荐系统中的实践以及遇到的问题... 也许很多点在行家的眼里都是小菜一碟，但是对于刚刚接触机器学习来说，还有很多未知等待挑战。
所以读者可以把本篇当做是机器学习的玩具即可，如果文中有任何问题，还请不吝指教。
本篇将会以下面的步骤描述机器学习是如何在实践中应用的：
1 什么是推荐系统？
2 机器学习的作用
3 机器学习是如何使用的？
4 基于Spark MLlib的机器学习实践
5 推荐资源
