机器学习与数据挖掘的学习路线图

应部分朋友要求，特奉上“机器学习与数据挖掘的学习路线图”，供有兴趣的读者研究。

说起机器学习和数据挖掘，当然两者并不完全等同。如果想简单的理清二者的关系，不妨这样来理解，机器学习应用在数据分析领域 = 数据挖掘。同理，如果将机器学习应用在图像处理领域 = 机器视觉。当然这只是一种比较直白的理解，并不能见得绝对准确或者全面。我们权且这样处理。而且在本文后面若提到这两个名词，我们所表示的意思是一致的。

但无论是机器学习，还是数据挖掘，你一定听说过很多很多，名字叼炸天的传说中的，“算法”，比如：SVM，神经网络，Logistic回归，决策树、EM、HMM、贝叶斯网络、随机森林、LDA... ....其实还是很多很多！无论你排十大算法还是二十大算法，总感觉只触及到了冰山一角！真是学海无涯啊- -!!

当然，学习机器学习看书是必备的，总不能靠冥想吧。。。

有的书介绍机器学习，会是这样一种思路：就是单独的一个一个的算法介绍，介绍个十几个，一本书的篇幅差不多也就完了。

李航博士的那本《统计学习方法》基本属于这种套路。当然，该书在国内是备受推崇的一本。客观上讲，国人写这方面的书很少，而李博士的著作也不像其他那种大学教材一样东拼西凑，可谓良心之作。但就本书的思

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