人工智能风头正盛，无论你是支持还是怀疑，AI对这个时代的影响都已逐渐渗透到各行各业当中，哪怕身处非互联网行业，也能感受到AI的滚滚浪潮。
好在计算机领域向来有和谐互助之风，德国程序猿Michiel Mulders近日就精心炮制了一份机器学习入门新手指南。一起来看看AI该当如何修炼吧。
吴恩达就曾经说到，想要入门机器学习，应该进行一些项目实践。所以入门第一步，从选择一个数据集开始：
找到一个大小合宜，并且相对容易分析的数据集。UCL ML Repository和Kaggle盛产此物。
对数据集进行试验。挑几个顶级的机器学习算法跑一跑这些数据，看看数据的表现，了解一下每种算法的性能。
鸢尾花数据集堪称机器学习领域的“Hello World”。对数据一无所知？那么选择它就对了。
这个数据集的好处是足够小，仅仅只有150行，并且它只有四个属性：花瓣长度，花瓣宽度，萼片长度和萼片宽度。
通过判别四个已知属性，四种不同类型的鸢尾花在数据集中被标记出来，所以你可以拿它来学学监督式机器学习。
很多流行的机器学习服务价格高昂，对于新手十分不友好。不如选择GNY团队的机器学习平台，这个平台挺好挺强大，最重要的是提供免费的下载安装。
GNY团队还发布了一个通过神经网络预测零售交易的demo，正式版本将在今夏登陆，还将提供定制服务。
对于机器学习新人小白来说，这个demo不失为一个有趣的入门项目。你可以到MLWave上找一个数据集，根据消费历史来预测哪些人会成为回头客。
情绪分析是机器学习里非常有趣的一种应用，检索数据也很容易获得，Reddit、Facebook和linkedln都提供了易于使用的API。不过首选还是Twitter的数据，Twitter平台上的数据格式一致，预处理也要容易得多。
首先!pipinstallPython-twitter，然后就开动吧，不过过度使用可是会被列入黑名单的哟。
推荐系统是机器学习技术在商业中最成功和最广泛的应用之一，几乎渗入到了日常生活的每一个角落。网易云音乐的个性推荐，神奇的抖音算法都属于这一范畴。
对于股民来说，如果能预测股票价格，那岂不是亦可赛艇？但不管你是不是股民，都可以试试用机器学习来实现股票价格预测。
选择一个简单的机器学习示例，到下载股票市场数据集，就可以动手预测未来6个月的股票价格变化了。友情提醒：AI只负责产生结果，不对结果负责。
新手向TOP 5项目介绍完毕。看到这里，是不是已经摩拳擦掌，感觉自己可以分分钟入门AI啦？快拎上数据集，AI江湖等你亮剑~
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