1. 机器学习的基本概念与背景

机器学习是一门跨学科的学科，它使用计算机模拟或实现人类学习行为，通过不断地获取新的知识和技能，重新组织已有的知识结构，以提高自身的性能。它是人工智能的核心，是实现人工智能的重要途径。

机器学习的背景可以追溯到20世纪50年代，当时人们开始研究如何让机器能够像人类一样进行智能决策。随着计算机技术的不断发展，机器学习逐渐成为了人工智能领域的一个重要分支。在机器学习的发展历史中，出现过很多重要的算法和模型，如感知机、神经网络、决策树、随机森林、支持向量机等。这些算法和模型在不断地优化和改进中，为机器学习的应用提供了更加坚实的基础。

2. 机器学习的常用方法

机器学习常用的方法可以分为四大类：规则方法、概率方法、神经网络方法和进化仿生方法。规则方法主要是基于传统的人工智能系统，将人类知识表达成可计算的符号系统，并通过学习来优化这些规则。概率方法则是将知识形式化为事件之间的概率关系，并通过学习来更新这些概率参数。神经网络方法则是模拟人类神经系统的运作方式，通过神经元之间的连接来实现学习和功能。进化仿生方法则是基于生物进化理论，通过模拟自然选择的过程来优化机器的性能。

随着数据规模的不断增大和计算能力的不断提升，机器学习在各个领域的应用也越来越广泛。目前，机器学习已经成为了金融、医疗、制造等行业的重要工具，为这些行业的发展提供了强大的支持。

3.是否需要学习机器学习，机器学习已经过时了？？

机器学习绝对是一个有前景的领域。随着数据量的不断增加和计算能力的提升，机器学习在各个行业中的应用都在不断增加。从自动驾驶汽车到医疗诊断，从金融风险评估到智能推荐系统，机器学习都在发挥着越来越重要的作用。此外，随着深度学习、强化学习等技术的不断发展，机器学习的能力也在不断提升，未来还有很大的发展空间。

4. 如何在机器学习上进行创新？

在机器学习上进行创新可以从多个方面入手。首先，可以探索新的算法和模型，以解决现有方法无法解决的问题。例如，针对某些特定领域的问题，可以设计专门的神经网络结构或者优化算法。其次，可以将机器学习与其他领域的技术相结合，以创造出新的应用。例如，将机器学习与自然语言处理相结合，可以开发出更加智能的聊天机器人；将机器学习与图像处理相结合，可以开发出更加精准的医学图像分析系统。

5. 我该用哪种机器学习方法，如何定下来呢？

要确定自己该用哪种机器学习方法，需要考虑多个因素。首先，需要了解问题的性质和特点，例如问题的类型、数据量的大小、数据的特征等。不同的机器学习方法适用于不同类型的问题和数据。其次，需要考虑计算资源和时间成本。一些复杂的机器学习方法需要更多的计算资源和时间来训练模型，因此需要评估自己是否有足够的资源来支持这种方法的使用。最后，还需要考虑实际应用场景的需求。例如，在某些场景中，需要实时响应的模型可能更适合使用在线学习方法；而在其他场景中，可能需要更加稳定和可靠的模型，这时可以选择使用集成学习方法等。

总结（对小白的忠告）

作为刚读研的小白，学习机器学习需要有一个系统的学习计划，以下是一些我的建议：

1. 从基础知识入手：在学习机器学习之前，建议先掌握一些基础知识，如线性代数、概率论与数理统计、微积分等。这些基础知识对于理解机器学习的算法和模型非常重要。

2. 选择一门编程语言：Python和MATLAB都是常用的机器学习编程语言，选择哪一门取决于你的个人喜好和实际需求。Python语言简单易学，且拥有丰富的机器学习库（如scikit-learn、tensorflow、pytorch等），适合初学者入门。而MATLAB则更加适合进行数值计算和矩阵运算，且内置了很多机器学习算法和工具箱，方便用户进行模型训练和应用。

3. 学习机器学习基础知识：建议先学习一些机器学习的基础知识，如监督学习、无监督学习、强化学习等，以及常见的机器学习算法和模型，如线性回归、逻辑回归、决策树、神经网络等。可以通过阅读相关书籍、网上教程、博客等学习资源来掌握这些基础知识。

4. 实践练习：理论学习是重要的，但实践练习更加关键。建议在学习过程中多做一些实践练习，可以使用公开的数据集进行模型训练和测试，也可以通过参加机器学习比赛来提升自己的实践能力。

5. 深入学习特定领域：当掌握了机器学习的基础知识后，可以选择深入学习某个特定领域，如自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。这些领域都有其特有的算法和模型，需要进一步学习和掌握。

推荐的书籍包括：

1. 《机器学习》（西瓜书）（周志华著）：这是一本非常经典的机器学习教材，系统地介绍了机器学习的基础知识、算法和模型，适合初学者入门。

2. 《深度学习》（花书）：这本书介绍了深度学习的基本原理和常见的深度学习模型，是深入学习深度学习的必读书籍。

3. 《Python机器学习基础教程》（塞巴斯蒂安·拉施卡、瓦希德·米尔贾利利著）：这本书是一本基于Python的机器学习入门教材，介绍了Python在机器学习中的应用和常见的机器学习算法。

推荐的程序代码包括：

1. scikit-learn：这是一个非常流行的Python机器学习库，提供了很多常见的机器学习算法和模型，方便用户进行模型训练和应用。

2. tensorflow/pytorch：这两个都是非常流行的深度学习框架，提供了丰富的深度学习模型和工具，适合进行深入学习。