机器学习入门必读：6种简单实用算法及学习曲线、思维导图( 九 )_大部分的机器学习算法主要用来解决两类

所以机器学习是有学习曲线的，也许更像一个无限循环的S形学习曲线，一开始学习基本的机器学习算法，做简单的实验非常容易入手。根据经验，进一步学习更多的机器学习算法后可能会逐渐迷失在各种机器学习模型之中，学习难度陡然上升。

当你将大多数经典模型融会贯通之后，你又会觉得各种类型的机器学习算法变化无非几类，于是学习难度曲线又会变得平滑。但当你开始解决实际问题时，就又会陷入陡峭的学习曲线中，在攀爬式的学习中不断积累经验。

总而言之，机器学习是一个需要不断进行理论和经验积累的技术，每过一个阶段都会遇到相应的瓶颈。这不是一成不变的，而是一个需要不断学习实践的技术。只有在不断遇到问题并解决问题后才能不断前行。

2. 技术栈

我们把深度学习的技术栈分为3个类别。第1类是基础数学工具，第2类是机器学习基础理论方法，第3类是机器学习的实践工具与框架。我们在这里对这几类内容做一个概述，如果读者在学习过程当中发现有不甚了解的基础概念或知识时，可以翻看本文寻找你需要的工具和技术并进行了解，循环往复、温故而知新。

机器学习入门必读：6种简单实用算法及学习曲线、思维导图( 九 )