机器学习入门最佳的方法其实就是理论和代码一起学习。一边看相应的理论推导，一边看并且实践经典代码。所以，为了更快入门，我推荐你最好能够懂点MATLAB或者是Python语言。
Matlab和Python说实话做高端的机器学习肯定是不推荐的，但是如果你想的是机器学习快速入门，那这两门语言绝对是绝佳选择。
第一步
有了上述基础后，你可以开始看点机器学习的相关内容了。我看很多人推荐elements of machine learning。我想说，你想让一个基础为零的人去看这本书，真的合适吗？？？
所以，我推荐的是Machine Learning in action，（这里面的完成语言为Python）这是英文版本的。当然如果你觉得英文对你是一个完全过不去的坎，（虽然我建议做技术的人都必须至少要看得懂英文）现在有中文版本，叫“机器学习实践”。
这本书用尽量少的公式把机器学习的基本算法都过了一遍，而且还讲得很清楚，更为重要的是他将公式和代码结合了起来。因此，你的机器学习并没有那么的抽象了，你知道算法里的公式如何的转化为代码。
所以，第一步，你可以耐着性子将这本书看完。反正我当时，把书中的代码自己敲了一次，虽然代码有的下载，你也可以选择只是把代码看懂完事。但我还是建议，自己敲一次，运行运行，这样你会得到不一样的体会。
第二步
学习Coursera上面Andrew Ng老师的machine learning的课程。这门课造福了众多机器学习的入门者，不仅仅是因为课程全面，内容由浅入深。
总之，一定要耐着性子过一遍甚至是几面这个课程。
第三步
这时候你已经对机器学习很多简单的算法比较清楚了，但是可能还没有一种大的全局观。所以，我建议大家可以看看这两本中文教材。周志华老师的西瓜书《机器学习》和李航老师的《统计学习方法》。
在前沿部分和第一到第三步的内容，如果你能按照这几步走下来，入门是肯定可以的。
机器学习机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论，机器学习与统计推断学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。算法设计方面，机器学习理论关注可以实现的，行之有效的学习算法。
