机器学习方向是最近几年比较热门的方向，伴随着云计算和大数据的发展，机器学习得到了比较广泛的关注和应用，在智慧医疗、智慧交通、智慧物流、自动驾驶等领域有大量的基于机器学习的落地项目。目前科技公司对机器学习领域的人才求贤若渴，相关方向的研究生待遇也比较高，所以最近几年报考机器学习方向的研究生比较多。很多报考机器学习方向的研究生并不知道在进组之前需要具备哪些知识结构，所以今天就跟大家聊一聊这个话题。
机器学习的目的简单的说就是从一堆杂乱无章的数据中找到背后的规律，一般的机器学习步骤包括数据收集、数据整理、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用等。与大数据以数据为中心不同，机器学习以数据为基础，以算法为中心，以应用为目的。比如以机器学习为基础的智慧辅助诊疗项目，基础是大量的历史病例资料，然后通过相应的算法给出当前病人的参考治疗方案，而这个方案会给医生很多专业的建议，方便医生给出治疗方案。类似的应用还有自动驾驶等场景的应用。
了解了机器学习的目的和操作步骤，下面我就介绍一下需要做哪些知识储备。机器学习的核心是算法设计，所以对于机器学习方向的研究生来说，首先要做的知识储备就是算法设计与分析。在进项目组之前了解常见的机器学习算法是非常有必要的，比如像支持向量机、回归、朴素贝叶斯、决策树、Apriori等常见算法。另外需要熟练使用一门编程语言，这里比较推荐使用Python语言。Python语言比较简单易学，另外在机器学习领域使用Python做算法实现也非常普遍，大部分机器学习项目都采用Python编写。
现在的人工智能领域，包括机器学习方向都是基于大数据这个重要的基础，所以机器学习方向的研究生也要了解大数据的相关知识。其实机器学习与大数据本身并不分家，很多从事机器学习方向的研发人员都是从大数据转过来的。
我的研究方向就是大数据与人工智能，我也带相关方向的研究生，我会陆续在头条上写一些相关的科普文章，感兴趣的朋友可以关注我的头条号，相信一定会有所收获。
如果有机器学习方面的问题，也可以咨询我。
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