预约成功
我信奉这么一句话：学到一定程度后，你需要开始尝试做事。这就是我怎么学会编程的，并且我确信其
他大部分的人也是这么学会的。要知道自己的极限，激发自己的能量。如果你知道怎么编程，你就能快速深入到机器学习的学习中。然后制定一个计划，在你实现一
个工程系统前学习完这项技术相关的数学知识。
找一个库，先阅读其文档，然后就可以照着指南尝试做一些事情了。以下是最优秀的机器学习库开源代码。我并不认为这些库适用于你的工程项目，但是它们非常适合学习，开发及建模。
先选择一个你熟悉的语言对应的库，然后再尝试其他更功能强大的库。如果你是个很好的程序员，你应该知道你可以很容易的从一种语言切换到另一种语言。程序逻辑都是一样的，只是语法和API的区别而已。
R Project for Statistical Computing(用于统计计算的R工程)：
这是一个软件环境，采用类lisp脚本语言。提供了你想要的所有统计相关的东西，包括非常赞的绘图。CRAN(第三方机器学习包)的机器学习分类下有该领域老师们编写的代码，最新的接口方法和其他你能想到的功能都可以在上面找到。如果你想快速建模并开发，R工程是必学的。不过你不一定从一开始就从这个工程学起。
1、机器学习数据库——WEKA
数据挖掘平台，提供了API，一些命令行及整个数据挖掘生命周期的图像化用户接口。你可以准备数据，进行可视化开发，创建分类、回归、集群模型和很多内嵌及第三方组件提供的算法。如果你需要基于Hadoop平台工作，那么Mahout就是一个很好的机器学习java框架，这个框架和和WEKA不相关。但如
果你是大数据和机器学习的新手，那么还是坚持看WEKA，记得一次只学一样东西。
2、机器学习数据库——Scikit Learn
机器学习Python库，依赖Numpy和Scipy库。如果你是Python或者Ruby程序员，这个库比较合适。该库接口友好，功能强大，且有完善的文档支持。如果你想尝试其他东西，那么Orange将是一个不错的选择。
3、机器学习数据库——Octave
如果你熟悉MatLab或者你是Numpy程序员且正尝试寻找一些不一样的东西，那么可以考虑Octave。它提供了跟Matlab相似的数据计算环境，并且可以很简单的通过编程解决线性及非线性的问题，这些问题是大部分机器学习算法的基础。如果你有工程师背景，你可以从这里开始学起。
4、机器学习数据库——BigML
可能你不想做任何的编程，那么你可以全部使用工具，比如WEKA。你还可以更深一步并使用像BigML一样的服务，BigML提供了web版的机器学习接口，开发及创建模型可以全部在浏览器上完成。
选取其中一个平台用于机器学习的实战练习。不要只是看，要做。
以上就是有关于机器学习数据库的内容了，即使当前时代人工智能的发展依然有限，但是依然不影响大家对于人工智能这一行业的热情，小编相信在不久的未来，人工智能一定能为我们的社会带来更多便利，环球网校小编在此祝大家人工智能行业的学习之路顺利。
