很多人在入门的时候没有找对方法，遇到不会的，不懂的就选择放弃，其实很理解大家在自学中遇到的困难，毕竟是自学，效率方法的方面还是略有不足的。想要实现python的入门。还是需要大量的自学资料给自己提供营养的。机器学习1、什么是机器学习？机器学习是人工智能的一个分支，机器学习的目标是创建一个人类学习的模拟，以便应用程序能够适应不确定或者意外的条件。为了完成这项任务，机器学习依赖于分析大量数据集的算法。2、机器学习的应用：虚拟助手：Siri，Alexa，GoogleNow都是虚拟助手。交通预测。生活中我们经常使用GPS导航服务。过滤垃圾：过滤垃圾和恶意软件多层感知器和决策树归纳等是由机器学习提供支持的一种垃圾邮件过滤技术。由机器学习驱动的系统安全程序理解编码模式。机器学习3、机器学习的开发步骤：数据的采集(本身数据、爬虫爬取数据)数据清洗(噪音、空值、无效特征、日期格式转化)特征的选择(从多个特征中，分析和选择合适的特征)模型的训练集和测试集：一般按照8:2或者7:3来划分，然后用训练数据集来训练模型，训练出来后再用测试数据集来测试模型的准确度模型的选择(根据不同的需求、问题领域、数据量大小、训练时长、模型的准确度等都有关)模型的性能评估和优化(训练时长、数据集是否足够多、预测场景性能要求、预测的精准度…)模型的使用(训练好的模型把参数保存起来，方便在下一次在预测数据时使用)资料卡片一、人工智能实战入门资料一、人工智能实战入门资料二、高等数学相关资料多元一元函数微积分，概率论，线性代数基础和高级三、Python集相关资料从python语法入门到高级特性，算法等四、神经网络算法原理相关资料卷积神经网络原理：适合有一定AI基础的学员。想要这些资料的可以私信我！
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