自从读研以来，给我印象最深的是数学的重要性。本科阶段，一直很疑惑我们学习那些高数、概率统计、线性代数有什么用。有些人甚至认为那些课程都是在浪费时间，说是工作之后根本用不上。的确，在我去企业实习的过程中也很少能够接触到大学学习的数学知识。然而，进入研究生阶段后，陆陆续续读了一些paper，上了一些诸如机器学习、信息检索等课程，这些课程里面涉及大量的数学内容，经过一段时间的学习之后，我会说数学对于计算机科学来说至关重要。如果你读过《数学之美》，那你肯定会赞叹于数学在解决工程问题方面具有如此的魅力。
前段时间，参加了一个在北航办的关于云计算、大数据、移动互联网的高端论坛。这个论坛真的很高端，因为来好多重量级嘉宾，比如中国联通总裁，百度总裁，用友总裁，龙湖地产董事长，微软副总裁。。。现在很多人都在说大数据时代的到来，也都认为大数据存在很珍贵的价值。然而，如何从大数据中获得价值，是一个值得研究的问题。近几年，数据挖掘和机器学习成为了热点技术，它们也是从大数据中获取价值的关键技术。微软的陆奇说，他的团队每个人都必须据说一定的机器学习技能，可见机器学习的重要性。
参加了学校的机器学习课程，老师教得很好。感觉自己渐渐开始了解到底什么是机器学习了，也萌发了很强的研究兴趣。然而，我要说机器学习的水很深，需要很强的数学功底和统计学功底。未来，这方面的技术也肯定会有很大的应用空间，所以，我觉得是时候开设一个分类，用于记录机器学习的学习笔记或是心得。
PS：Matlab是神器，但我更喜欢用python，常用于科学计算的python模块库numpy和scipy。
分享一些好的机器学习的参考书籍：
1、Pattern Recognition And Machine Learning （老师重点推荐的书籍）
2、机器学习 （国内常用的教材）
3、Machine Learning in Action （偏实践、很多代码样例、python）
4、集体智慧编程 （偏实践、很多代码样例、python）