人机大战吸引了众多人的目光，Google的AlphaGo打败韩国围棋棋手李世乭之后，让机器学习直上云霄，人工智能登上了巅峰，在整个IT界掀起了一股新浪潮。机器学习最关键的核心算法是怎么回事？应该如何学习？阿里资深AI工程师接下来给大家一起分享。

人工智能发展趋势

所有的互联网公司，尤其是 Google 微软，百度，腾讯等巨头，无不在布局人工智能技术和市场。百度，腾讯，阿里巴巴，京东，等互联网巨头甚至都在美国硅谷大肆高薪挖掘人工智能人才。现在在北京，只要是机器学习算法岗位，少则月薪 20k，甚至100k 以上……

不错，新时代时代来了，我们从互联网走向移动互联网，现在又从移动互联网走向人工智能时代。业内有人称这一次的人工智能爆发是互联网3.0时代的开启。去年国家教育部已经把 Python 和人工智能技术列入中小学生课程培养计划中。所以，为了不让我们在这个时代的浪潮中被击倒，赶紧从基础学起，入门机器学习，走进人工智能的大门……

机器学习在人工智能中的地位

也许目前AI领域最火的概念是深度学习，于是乎很多初学者就直奔深度学习而去，觉得可以绕过机器学习这个门槛。那么这么做对还是不对呢？ 　

我们首先了解一下机器学习、深度学习以及人工智能的关系。如图1

我们很清楚的知道：人工智能包含机器学习，而深度学习又是机器学习的一个重要分支。

那么为什么我们应该从机器学习而不应该是当下最火的深度学习开始入门呢？原因很简单，机器学习是深度学习的基础，深度学习其实就是机器学习的一个分支演化过来的。

如果你不深入学习传统机器学习算法思路和思想，那么你直接学习或者使用深度学习技术是很危险的，因为你的根基将很不牢固，而且学习深度学习的难度也会大很多。

机器学习的学习方法

如上图2是我个人总结的机器学习算法学习路线图，它适合所有的初学者。相信很多同学都听说了，机器学习需要强大的数学功底。

那么是不是本科生，数学基础不是非常好的毕业生或者从业者就不能学习机器学习呢？答案是否定的。

是的，前面那句话没错，机器学习需要强大的数学功底，但是更精确的解释应该是这样的：你数学功力有多厚决定着你在机器学习领域能走多远，但是如果是入门，成为一名互联网算法应用工程师的话，其实要求并不是很高，并不是每个人都要成为 Andrew NG 那样成为顶级机器学习科学家。

当然，我相信所有想从事或者转行机器学习的同学，基本的编程基础是有的，这点应该不需要过多的强调。 　　

那么接下来就是本文最关键的地方：经典机器学习算法的学习，本课程是读者结合自己多年学习与工作经验挑选出的最具有实践意义的常用核心机器学习算法。

以上算法能够包含机器学习的方方面面了，吃透了这些算法，从事互联网算法工程师的工作肯定没问题。当然想要继续深究，我会在最后一节讲述。

简单的机器学习算法，例如 KNN、K-Means、朴素贝叶斯等，代码能力稍微强一点的读者可以自己实现，然后拿经典数据集去实验，这样更能加深自己对算法的理解。当然更进一步的是可以参加一些算法比赛，提升自己的算法实战能力。

机器学习算法的挑战

上面讲了机器学习算法的学习方法，那么机器学习算法学习过程中有什么样的挑战呢？ 　　

为了回答这个问题，我先告诉大家一个问题，没有一个机器学习算法是万能的，也没有一个机器学习算法是没有缺点的。正因为如此，才会有不同的算法层出不穷，百花齐放！

也许你听说过 AdaBoost 算法很厉害；也许你听说 SVM 算法精确，理论非常的完美；也许最近几年 Kaggle 比赛中 XGBoost 火的一塌糊，理论完美精度奇高；可是最近几年深度学习又疯狂崛起……

为什么会出现这种现象呢？难道他们是简单的更新换代，新算法出来老的东西就可以彻底被替代了吗？

显然不是这样的，大家各自都有自己的特点与长处。面对不同的问题，我们应该选择不同的机器学习算法，而什么情况下选择什么算法，该从什么角度去思考这个问题是值得每一位初学者深思的问题，这就是挑战所在！

在这里，我简单拿 XGBoost 和深度学习作比较，说一下他们各自的优缺点和擅长领域。

当数据维度不是特别高，并且具有固定维度的时候 XGBoost 表现良好，能够获得很高的准确度和计算速度。

但是当数据维度很高，达到数十万百万级别的时候，这时候 XGBoost 就会显得很吃力，精度和时间效率就明显不行，这时候深度学习的用处就来了。

可以简单地将他们俩比作小轿车和大卡车的区别，只有了解了每个算法的原理之后我们才知道如何进行选择。

机器学习核心算法难吗？相信看过这些分析后，你会有个大概的总体方向，学无止境，学海无涯，在浅显易懂的分析中你是否有所收获呢？