问题：机器学习如何学习？
这个问题算是老生常谈，任何一个学科、一门知识的学习方法都是通用的，从小到大，我们学习了这么多课程，似乎不应该再问这个问题，但是由于机器学习的特殊性和难度，不少人总要问这个问题，简单说说吧。
总的来说，由于机器学习模型算法种类多，变形多，应用多所以首先要掌握机器学习基本的算法和思维方法，有很多人初学机器学习会很不习惯，其他的学科是知识的学习，而机器学习最特殊的，是思维方法，有一些人虽然工作中目前用不到机器学习的算法，但是机器学习的思维方法却是可以应用到其他方向的，甚至能够改变一个人的思维模式。
就机器学习的广度上来说，不需要一下子把所有机器学习涉及的内容都掌握，掌握了最基本的额算法和思维方法后，碰到问题可以查找文献、资料，快速的学习新方法、新思路。就深度来说，一定要学习的是机器学习模型的数学推导，很多人说见到公式都头疼，其实那都是纸老虎，仔细看看，并不难；一定要亲自实现模型的训练，多动手，多受益；单机或者少量数据应用完毕后，可以考虑大规模、并行化模型训练，解决更复杂的问题。
最后的最后：多学、多用！
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