因为一直希望能进行安全业务和机器学习技术相关的研发，所以机器学习相关知识肯定已加入学习队列。鉴于机器学习知识覆盖范围和深度都极广，所以这里仅记录个人的一些碎片化笔记，仅供参考。
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看这基本书之前最好具备以下基础：
0.基础的python编程
1.线性代数，微积分和概率统计，不用复习的很深入，基本的原理懂和例题会做即可
- 吴恩达的机器学习视频 -- 初始入门推荐学习，对整个机器学习流程和体系有个大概了解，重要的是多跑代码，多写。
《统计学习方法》 李航-- 第一版很出明，现在已经有第二版了。- lihang_book_algorithm -- 这个作者将《统计学习方法》中每一章的算法用python实现一遍，得到了李航老师的认可。 建议配套《统计学习方法》书籍，边看书边手推公式然后对着GitHub一边敲代码。
《机器学习》 周志华-- 江湖人称"西瓜书" -- 身边学习机器学习的小伙伴基本人手一本（纸质/电子版）。- pumpkin-book《南瓜书》 Github Repo -- 针对西瓜书部分公式推倒太难的问题，GitHub上有个开源项目，由开源组织Datawhale发起，得到了周志华老师的认同，叫做pumpkin-book《南瓜书》
《机器学习实战》Peter Harrington-- 代码地址 每一章都用代码实现了一部分机器学习的算法，对理解算法的原理很有帮助。
NLP (Natural Language Processing)
NLP (Natural Language Processing) ，中文名称"自然语言处理"，是人工智能（AI）的一个子领域。更多信息请点击查看