这一个月，从对机器学习充满好奇与畏惧，到对各种算法稍有理解以及围绕推荐场景的编码实践，算是对机器学习有了一个入门的体验。但是中间也踩过不少坑，比如啃过线性代数的教材、看过无聊的机器学习课程、追过高端的机器学习书籍、陷入一个算法无法自拔（最后也没整明白）...其实，学习机器学习没有那么难，也很容易走偏。谨以此文，作为ML入门小白的一个小小的参考...
本篇虽不是这一个月的流水账，但是基本按照下面的思路对着一个月做了一次总结：
什么是机器学习？
机器学习都有什么算法？
个人对机器学习的三种境界理解
推荐的学习路线
推荐资源
希望读者有所收获，另外，如果文中有任何理解上的错误，还望指正！
什么是机器学习？
之前在没有具体接触到机器学习前，我大概对他有一个概念上的认识，觉得是一种很高级的算法，能让机器学会很多的事情，就像...《我的机器人女友》里那样！
或者是《机械
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