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1，南大周志华的机器学习这本书怎么样

经典机器学习进阶书籍，没有特别晦涩难懂的语言，书里有很多简单明了的例子，如果对机器学习感兴趣，经典的书有PRML，统计学习方法，机器学习实战，然后还有这本机器学习，都值得一看

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2，学习机器学习前景怎么样呢赚钱吗

机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习是很有发展前景的，去慕课网
对的 我在这接触过好多个人都是办外地学校发家的 学生是学习的机器就不 用说了 学生学声 为学而生

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3，机器学习方向怎么样

拜师傅
现在生活上面都已经是信息化和数字化了，很多企业也更加侧重于数据方面的营销也好，管理也好。生活也离不开信息和数据方面的需求，单纯的编程开发已经遇到瓶颈，现在需要的就是机器学习来完善和拓宽算法。机器学习这方面已经是遍布很多中小企业，而且也不单单是互联网方面的公司，比如金融方面也对于机器学习方面也有很大的也要求，最大熵在金融方面应用也很广。个人认为机器学习将是开发方面的趋向，也是信息化社会需求的趋向。前景肯定好！

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4，把机器学习当做研究生和今后的职业规划靠谱吗

把机器学习当做研究生和今后的职业规划靠谱，只要坚持。1. 你自己制定的线路是没有问题的，基础打好总不是坏事。2. 没有人带应该是正常现象，只能自己在苦苦摸索中；机器学习的前景在近 5-8 年内还会处在上升期；目前创业公司落地的产品主要集中在计算机视觉，产品一般是安防。3·人工智能肯定有未来。 但看目前的现状，大部分公司的 AI 部门都是负盈利，属于不良资产。公司啥时候甩掉这个包袱，取决于公司能不能熬到未来到来。但是，ai 在计算设备，机器人，视觉，辅助教育，金融等领域，一定会有未来。
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5，机器学习好不好学习

有数学基础就不难如果没有 就有难度，机器学习很多算法理论都是来自于统计学，都是纯理论发展出来的，机器学习是通过数据来调优模型的一种方法论，不同于我们常说的编程，编程是我们理解问题再表达， 机器学习是先设定解决问题的模型，然后通过数据调优模型达到精度
有数学基础就不难如果没有 就有难度，机器学习很多算法理论都是来自于统计学，都是纯理论发展出来的，机器学习是通过数据来调优模型的一种方法论，不同于我们常说的编程，编程是我们理解问题再表达， 机器学习是先设定解决问题的模型，然后通过数据调优模型达到精度
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机器工业学习是未来的趋势，国家要求碳中和，然后智能化工作会快速发展，技术下沉，来山西新华电脑学校学习热门的技术。

6，转行机器学习怎么样报培训班可以学会吗

建议不要转行计算机了。收入还没有金融的高。而且转行就是新手，工资低。计算机行业的知识更新比较快。工作节奏也快。年龄偏大的话，竞争力还直线下降。
影楼后期制作工具很简单的、很容易就可以拿下来、至于修片调色之类的那就要看个人的悟性和下的功夫了！看似复杂其实简单！更重要的是要多练习多研究、学问大的很呐！ 加油了哦！不在于学校名气多大、重要的是学校的实力问题！
金融风控？数学应用领域不需要太高，就业的话觉得自己基础差可以先从数据分析/数据挖掘岗位入手，偏业务层面一点，后面转算法会好很多。我建议你真正要学习的话，可以报个班系统地学习，搭建起整个机器学习的知识体系，在这里我推荐下菜鸟窝的机器学习工程师就业课。他们会从python基础、数据分析、数学开始，都是从0基础手把手教学，老师都是BAT工业界多年实践经验的，能让你在最短时间入门机器学习，并且拥有持续读paper等的自学能力，不过培训跟相亲一样要看眼缘，你也可以先听听他们的免费公开课，基本能入个门。

7，机器学习可以代替人类学习吗

不能，目前的机器学习能力远不如人类，要像机械代替人类体力那样，学习上机械——人工智能，代替人类，要看量子技术的发展了。
机器学习是，经过大量数据训练以及算法优化以后，计算机可以得出更贴合人常识的结论。人类学习是，通过接触环境或者知识来的（也可以说是“数据”），得出自己的结论。人类也有自己的“算法”，每个人兴许还不怎么相同，这换成另一个名词可能叫做“天赋”。机器学习就像是特定环境下的人类学习，譬如围棋。事实证明，经过训练以后，计算机与人类差别并不大。同样的，语音识别也是，机器通过大量数据以及优化算法，可以辨别出哪些是噪音哪些是指令，人在开始学习说话的时候想必也是类似的过程。还有自动驾驶，通过各种传感信息来辨别路况，判断是否安全、该如何行驶。而以上的机器学习，都只是人类生活中一个特定地方面，影响因素极其少。影响的因素越多，机器越容易出现误判。就如以上，围棋已经和人类不相上下，语音识别略逊一筹，自动驾驶目前还没有令人特别满意的结果。我是觉得，机器学习像是简化版的人类学习，人人都有自己的“算法”，并且在成长的过程中接触海量的信息，不断地自我优化。而机器的算法是依靠人类来优化的，而且某些特定的方面人所能赋予机器的信息远不如自己所能获取到的，所以机器总是有所欠缺，有些时候显得有些“智障”。
理论上应该是都可以的，高科技是双刃剑。
一切皆有可能，感觉总是被逻辑推翻。

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