前言
在如今的机器学习领域，许多教程往往侧重于深入的数学理论，对学习者的数学能力提出了较高要求。然而，对于广大程序员朋友来说，很多人并不需要那些严格的证明推导过程，而更希望能大致理解算法原理，以便在实际工作中有效地运用这些算法来解决问题。
本教程就是专门为这样的程序员群体量身定制的。它具有以下显著特点：
首先，仅要求高中数学知识水平。对于已经有一些程序开发经历的程序员来说，过于高深的数学知识可能会成为他们进入机器学习领域的阻碍。所以，在本教程中，会尽量用通俗易懂的方式来解释关键概念和原理，避免复杂的数学推导，让你能轻松掌握要点。
其次，虽然对数学要求不高，但需要你具备一定的编程基础知识。毕竟，机器学习最终是要通过代码来实现和应用的。如果你已经有了一些程序开发经验，那么在理解代码示例和实际操作方面将会更加得心应手。
本教程的作者本科和硕士均毕业于 C9 高校中国科技大学，在一线大厂从事推荐算法将近 10 年，拥有丰富的实践经验和深厚的专业知识。
在教程中，我们将从机器学习的基本概念开始，逐步介绍常见的算法，如决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。通过实际的案例和代码演示，让你直观地了解这些算法是如何工作的，以及在什么情况下可以选择使用它们。
教程持续更新中，欢迎反馈和交流
前置要求
学习本教材一般要求如下：
数学：
- 高中及以上数学知识（必须）
- 多元函数微分（可选）
- 矩阵计算（可选）
编程：
- Python（必须）
以上可选部分如果有最好，没有也可以通过本教程中补充材料完成教程。