各位小伙伴们大家好，我是一名环境工程研究生研一在读，目前课题需要使用机器学习来解决相关问题，现在开始学习机器学习相关内容，以后的日子我会不定期更新我对机器学习领域的新收货，主要是基础概念、理论、模型、代码等。
机器学习模型由于其自适应、自学习的强大信息处理能力，能够从大量数据中获取不同变量之间的潜在有效关系，目前已在多个领域得到了广泛应用。它可以利用现有数据进行学习，分析变量间的复杂关系，并自动建立相关计算模型，经过训练的模型可以对不属于训练集的数据进行预测，即利用模型预测输入数据对应的输出结果，进而获得有意义的信息。同时机器学习是近几年热门研究方向，应用于各领域，其相关发文量如图。
Web of Science 上机器学习论文数量统计
我将要学习的内容包括 : 1、周志华——西瓜书（机器学习经典中的经典） 2、李航——统计学习方法 3、b站小甲鱼——python 4、高数、线代、概率论等 5、学习编程及计算机原理等相关知识。通过学习数学方面的基础知识打下基础，通过强化编程和算法的实现来学习巩固对模型的理解，通过看文献、查资料等方式并结合现有资源平台进行学习。由于我是非科班出身，开始学习时肯定会遇到各种各样的问题与难点，但遇到问题解决问题就是研究生的使命与职责。另外学习不能只停留在理论层面，理论其实最终是要服务于应用的，最终还是要落实到机器学习具体应用上来完成相关课题研究，进而顺利毕业。希望各位小伙伴多多关注给予支持和鼓励，我们一起加油共同进步！也希望有大佬能够进行指点。
西瓜书
统计学习方法
