随着tensorflow的开源。机器学习的学习门栏越来越低，也是越来越多的企业创新业务的突破口。
作为一个喜欢玩弄各种新鲜技术的开发者，也开始有了学习的萌芽。下面介绍我在初学探索的时候走出来的路，希望可以让初学者少走弯路
- 现在的机器学习大多是python语言的天下了。所以在学习机器学习的基础知识之前，我们需要先吧python的基础知识学好。下面就先推荐廖雪峰老师的python教程，里面的内容都很入门，通俗易懂，同时又讲的很细节，请耐心观看。
- 然后就是机器学习的基础知识，我指的是一些概念性内容的了解。这个一块我推荐你们去看周莫烦的视频（科学上网系列，youtube上面有，好像youku上面也有，我没有去找过），
莫烦老师的基础知识视频
之后我们就可以选择性的学习机器学习在代码方面的实现了，同样的也是周莫烦的视频，但是在这之前，你需要了解知道，最近想要学哪些框架先。我的建议是，先了解一些比较底层的框架，然后在学前面包装好的框架，这样更加的有助于理解。
底层的两个建议学习的框架有tensorflow和theano是两个主流的底层框架，然后我们可以再学习keras，它是一个包装了tensorflow的theano的框架，虽然运行速度会有点较底层的慢，但是使用起来会觉得比较直观。基本上学玩这些基础的算法内容之后，就需要去运用学到的东西来完成一个自我构思的作品了。
最后，希望这篇文章对你有所帮助。
