說到人工智能必然要了解機器學習，從信息化軟件，到電子商務，然後到高速發展互聯網時代，到至今的雲計算、大數據等，滲透到我們的生活、工作之中，在互聯網的驅動下，人們更清晰的認識和使用數據，不僅僅是數據統計、分析，我們還強調數據挖掘、預測。
機器學習就是對計算機一部分數據進行學習，然後對另外一些數據進行預測與判斷。
機器學習的核心是”使用算法解析數據，從中學習，然後對新數據作出決定或預測”。也就是說計算機利用已獲取的數據得出某一模型，然後利用此模型進行預測的一種方法，這個過程跟人的學習過程有些類似，比如人獲取一定的經驗，可以對新問題進行預測。
今天給小夥伴們分享的這份手冊來自于斯坦福大學的Chris Albon，已上傳GitHub，爲了方便大家的閱讀，已經翻譯成了中文PDF版。
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這份小抄涵蓋了284個知識點，看完可以說是速通了機器學習基礎知識，看起來是不是比自己總結的舒服好記一些？
不多廢話，下面把內容展示給大家
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