机器学习的学习路线如图 3-14所示，供读者参考。首先，可以选择一本较为简单的入门教材打好基础，然后从提高的教材中再选一本进行学习，最后再根据自己的具体研究领域选择进阶的教材进行学习。比如，如果你从事深度学习方面的研究，你可以看Ian Goodfellow等编写的《Deep learning》；如果你从事集成学习方面的研究，那么你可以看周志华老师写的《集成学习：基础与算法》。机器学习相比于之前的数学基础理论的学习而言，它的难度在于它需要综合用到分析学、线性代数与矩阵论、概率论与统计学、运筹学与最优化等各方面的知识。所以，如果之前的数学基础不牢固，学习机器学习就比较困难。建议读者务必打好良好的数学理论基础。另外，机器学习是一个高度重视应用的学科，需要通过编程来实现具体的机器学习算法。因此，对于编程能力有较高的要求。读者朋友们还需要关注编程能力和技能的训练，以便能够通过编程可以随心所欲地快速实现机器学习算法，将理论转变成生产力。

图 3-14 机器学习的学习路线图

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