机器学习实现分为三大类，具体取决于学习系统可用的学习“信号”或“响应”的性质，如下所示：

监督学习： 当算法从示例数据和相关的目标响应中学习时，这些目标响应可以由数值或字符串标签组成，例如类或标签，以便以后在新示例中预测正确响应时，属于监督学习的范畴. 这种方法确实类似于人类在教师监督下的学习。教师提供好的例子让学生记住，然后学生从这些具体的例子中推导出一般规则。

无监督学习：而当算法从没有任何关联响应的普通示例中学习时，让算法自行确定数据模式。这种类型的算法倾向于将数据重组为其他东西，例如可能代表一个类或一系列新的不相关值的新特征。它们在为人类提供对数据含义的洞察以及对监督机器学习算法的新有用输入方面非常有用。

作为一种学习，它类似于人类用来判断​​某些对象或事件是否属于同一类的方法，例如通过观察对象之间的相似程度。您在网上找到的一些以营销自动化形式出现的推荐系统就是基于这种类型的学习。

强化学习： 当您向算法展示缺少标签的示例时，如无监督学习。但是，您可以根据算法提出的解决方案附带一个带有正面或负面反馈的示例，属于强化学习类别，该类别与算法必须做出决策的应用程序相关（因此产品是规定性的，而不仅仅是描述性的，如在无监督学习中），并且决策承担后果。在人世间，就像是在试错中学习。

错误可以帮助您学习，因为它们会增加惩罚（成本、时间损失、后悔、痛苦等），告诉您某项行动比其他行动更不可能成功。当计算机学会自己玩电子游戏时，就会出现强化学习的一个有趣例子。

在这种情况下，应用程序通过特定情况的示例展示算法，例如让游戏玩家在躲避敌人的同时陷入迷宫。该应用程序让算法知道它采取的行动的结果，并且在尝试避免它发现的危险并追求生存的同时进行学习。你可以看看谷歌 DeepMind 公司是如何创建一个强化学习程序来玩旧的 Atari 视频游戏的。观看视频时，请注意该程序最初是如何笨拙和不熟练的，但随着训练不断改进，直到它成为冠军。

半监督学习：给出不完整的训练信号：训练集缺少一些（通常是很多）目标输出。该原理有一个特殊情况，称为转导，其中整个问题实例集在学习时都是已知的，只是缺少部分目标。

根据所需输出分类

当人们考虑机器学习系统的期望输出时，就会出现机器学习任务的另一种分类：

1.分类：当输入被分成两个或更多类时，学习者必须生成一个模型，将看不见的输入分配给这些类中的一个或多个（多标签分类）。这通常以受监督的方式解决。垃圾邮件过滤是分类的一个例子，其中输入是电子邮件（或其他）消息，类别是“垃圾邮件”和“非垃圾邮件”。

2.回归：这也是一个监督问题，输出是连续的而不是离散的情况。

3.聚类：当一组输入被分成组时。与分类不同，这些组是事先不知道的，这使得这通常是一项无监督的任务。

当问题无法通过典型方法解决时，机器学习就会出现。

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《机器学习与深度学习算法基础》

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**本书从机器学习的概念与基本原理开始，介绍了机器学习及近年来流行的深度学习领域的经典模型。阅读本书可以让读者系统地了解机器学习和深度学习领域的基本知识，领会模型算法的思路与策略。

本书分为两篇，共18章。一篇为经典机器学习模型，主要介绍常用的机器学习经典模型，包括线性回归、支持向量机模型、逻辑斯蒂回归、决策树模型、k近邻、朴素贝叶斯、线性判别分析和主成分分析、流形学习、聚类算法、稀疏编码、直推式支持向量机、集成算法。第二篇为深度学习模型与方法，剖析神经网络的基本要素，并介绍常用的深度学习模型，包括感知机、卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络。

本书试图从初学者的角度对机器学习和深度学习的经典算法进行详细阐述。本书插图丰富，语言通俗易懂，适合初入机器学习领域的“萌新”，也适合希望将机器学习算法应用到日常工作中的其他专业从业者，还可供对人工智能领域感兴趣的读者参考阅读。**

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做了那么多年开发，自学了很多门编程语言，我很明白学习资源对于学一门新语言的重要性，这些年也收藏了不少的Python干货，对我来说这些东西确实已经用不到了，但对于准备自学Python的人来说，或许它就是一个宝藏，可以给你省去很多的时间和精力。

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最近我才对这些路线做了一下新的更新，知识体系更全面了。

（2）Python学习视频

包含了Python入门、爬虫、数据分析和web开发的学习视频，总共100多个，虽然没有那么全面，但是对于入门来说是没问题的，学完这些之后，你可以按照我上面的学习路线去网上找其他的知识资源进行进阶。

（3）100多个练手项目

我们在看视频学习的时候，不能光动眼动脑不动手，比较科学的学习方法是在理解之后运用它们，这时候练手项目就很适合了，只是里面的项目比较多，水平也是参差不齐，大家可以挑自己能做的项目去练练。

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这些年我也收藏了很多电子书，大概200多本，有时候带实体书不方便的话，我就会去打开电子书看看，书籍可不一定比视频教程差，尤其是权威的技术书籍。

基本上主流的和经典的都有，这里我就不放图了，版权问题，个人看看是没有问题的。

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知识点汇总有点像学习路线，但与学习路线不同的点就在于，知识点汇总更为细致，里面包含了对具体知识点的简单说明，而我们的学习路线则更为抽象和简单，只是为了方便大家只是某个领域你应该学习哪些技术栈。

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