《机器学习30讲（完整版）》电子文档以严谨的态度深入探讨了机器学习的复杂理论基础，包括概率论、统计学等核心学科，旨在指导读者理解并运用这些原理来模拟人类学习行为，该文档不仅仅停留在理论传授，也强调了深入实践的重要性，提出了一个常见的学习困境：过度依赖现成的编程包而缺乏对算法本质的理解，这一观点提醒了那些急于应用机器学习技术的学生和专业人士，要深入算法的底层逻辑，真正掌握其内在机制，而不仅是表层的应用，这份文档是对希望在机器学习领域内深入研究的人士的宝贵指导，鼓励他们在实际应用中不失原理探求与技能提升的平衡。
机器学习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。
很多同学在学习机器学习的时候，理论粗略看一遍之后就直接上手编程了，非常值得表扬。但是他不是真正的上 手写算法，而是去直接调用 sklearn 这样的 package，这就不大妥当了。笔者不是说调包不好，在实际工作和研究 中，封装好的简单易用的 package 给我们的工作带来了莫大的便利，大大提高了我们机器学习模型和算法的实现 效率。但这仅限于使用过程中。
笔者相信很多有企图心的同学肯定不满足于仅仅去使用这些 package 而不知模型和算法的细节。所以，如果你 是一名机器学习算法的学习者，在学习过程中最好不要一上来就使用这些封装好的包，而是根据自己对算法的理 解，在手推过模型和算法的数学公式后，仅依靠 numpy 和 pandas 等基础包的情况下手写机器学习算法。如此一 遍过程之后，再去学习如何调用 sklearn 等机器学习库，相信各位更能体会到调包的便利和乐趣。之后再去找数据 实战和打比赛做项目，相信你一定会成为一名优秀的机器学习算法工程师。
