学习机器学习的理论和实践方法通过阅读专业书籍和参加在线课程或者线下课程，这些书籍和课程可以更好的理解机器学习的基础知识和概念，学习常用的算法和工具。参加机器学习竞赛也是一个很好的学习方法，能够在实际案例中练习和提升技能。使用三方工具如Python等工具包，也能更加轻松地实现机器学习算法。

机器学习的四个层次

• 新手，初学者一般指对机器学习概念不太了解，需要进行基础入门学习。
• 初级新手认知，指的是对机器学习的基本概念有了较好的理解，能够实际操作一些简单的算法。
• 中级熟练掌握，指的是对机器学习算法有了深入了解，能够根据应用场景灵活选择算法并进行调参。
• 高级精通、灵活运用，指的是对机器学习算法和理论有了非常深入的理解，能够独立设计和开发新的算法。

在这里把初学者（一般是对这个领域感兴趣的程序员）和新手分开，因为出发点是不一样的。初学者一般是指对数据科学感兴趣的程序员，可能具备一定的编程基础，但是对于数据科学的概念和方法还不太了解。新手则是指对数据科学概念不太了解，需要进行基础入门学习。

这四个层次是参考方式，能够帮助人们评估自己对数据科学的理解和技能水平，并且更好地规划学习路线。它可以帮助人们更好地辨别自己的需求和学习目标，为自己的数据科学学习之路制定计划。

新手、初学者

一个对机器学习有兴趣的初学者程序员，可能已经开始读一本书、维基百科或者百度了。或者你在一门课程中学了几课，但是可能觉得自己还是没有能拿的出手的东西，因此感到沮丧或者失落。如果是这样的话，那么没有关系，因为需要一个温和的行业认知介绍。

这里有一个建议，远离代码教科书和课程，从实际生活中循序渐进的引导你产生对机器学习的兴趣。例如在开始学习之前，先了解一些机器学习的简单应用，例如垃圾邮件过滤器，推荐系统等等。这样就能感受到机器学习在实际生活中的应用，并且会对机器学习产生兴趣。随着你学习的深入，再慢慢深入学习。这样就能愉快地学习机器学习。

初级新手认知

一位新手，刚刚接触机器学习领域，在读过一本书或上过几门课后，可能对机器学习产生了兴趣，想知道更多。事实上已经开始走上这条不归路了，并且想要开始把事情做好。

需要把所学知识深入消化，并且让知识扎根并融入现有的知识结构中。例如在自己熟练的编程语言中实现机器学习算法，或者尝试用机器学习的方法解决自己经常遇到的问题。经过不断的学习和实践，试图掌握机器学习的基本概念和算法。通过不断的学习和实践，就能不断提高自己的技能，并且取得成功。

• 首先，完成一门课程是非常重要的。例如参加并完成一门类似斯坦福机器学习课程，这不仅可以帮助了解基本概念，还可以帮助学会如何思考和解决问题。同时记笔记，做作业并对内容进行思考和提问。
• 其次, 读一些书籍很有帮助。不要只读教科书，而是选择一些针对性较强的应用案例书籍，这可以帮助你更好地理解机器学习在实际应用中的用处。
• 接着, 学习工具是很重要的。掌握一些驱动工具或库，如Scikit-learn和Wika, 这些工具可以更轻松地实现算法。
• 然后， 简单的代码可以帮助更好地理解基本概念。 从实现一些简单的算法，如感知器、k近邻或线性回归等等。
• 最后，完整的入门是很重要的。遵循完整的教程，完成并理解教程中的内容, 并尝试建立一个小项目目录, 这样就可以循序渐进地提高你的技能并建立自己的知识体系。

中级熟练掌握

一位不断成长的开发人员，通过阅读各种书籍和完成各种课程，已经学会了如何使用各种工具，并编写了大量的代码。已经掌握了实现简单算法的能力，并且能够独立完成各种教程。不仅可以自行开发代码，还可以设计自己的项目，并不断学习新技术。

接下来的重点是学习如何准确、胜任、可靠地实现和运用算法。 需要积累大量时间来处理数据，对数据进行清理，总结，以及思考它能回答的问题类型。并且进入更大的社区进行互动和学习。

一位渴望成长的机器学习开发人员，为了更好的掌握技能和知识可以考虑以下几点：

• 进行独立的小项目，通过设计和执行自己的项目和实验来解决身边的问题，探索自己感兴趣的技术。在这里可以实现自己的算法或链接到提供该算法的库上。
• 习惯于探索和总结数据集，能快速知道何时使用哪些工具，并查找可以探索、清理的数据，来练习技能和交流有趣内容。
• 阅读教科书和机器学习教材并将其内化，知识看一遍学会了那就是你的。
• 为开源机器学习平台和库编写插件和包，在项目中使用自己的插件，或者让社区对代码进行评审，在可能的情况下将代码包含到平台中，获得反馈和学习的目标。
• 参加机器学习竞赛，更快速的了解行业的发展以及技术的应用，丰富自己的经验并获得更多的提高。
  

高级精通、灵活运用

如果到了这个段位，成为一位高级的机器学习开发人员，已经编写了大量的代码，这些代码可能包括数万行甚至几十万行。在此阶段已经可以集成机器学习算法，或者自己实现算法，并且对不同的行业领域有了广泛的了解，并对自己喜欢的一些关键技术有了深入的了解。已经可以构建、部署和维护使用机器学习的生产系统，并紧跟行业的新发展，热切地寻找和学习其他一线实践者那里传递的方法和技巧。

继续不断学习，不断提高，将是走向成功的关键。

• 按需修改，可以自定义算法、修改算法以满足业务需要，这可能涉及为类似的问题领域实现会议和期刊论文中概述中的定义。
• 根据基本的形式设计全新的方法，以应对所面临的挑战，这样可以不断推陈出新，更好的解决问题。
• 阅读甚至重新创建为机器学习竞赛和其他实践者完成的案例研究，从中学习和研究出席会议，阅读研究论文和专著，与该领域的专家进行交谈，了解最新的研究成果和发展趋势。

积极地寻找方法解决问题的方法，进一步完善和改进这个过程，完成最佳实践。 通过不断学习和实践，结合实际应用，系统化方法论来解决问题,可以帮助您更好地掌握机器学习的理论和实践。