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今日分享：1. 建立深入的数学和统计学基础。机器学习的核心是数学和统计学，因此理解基本概念和原理是非常重要的。掌握如线性代数、微积分、概率论等数学和统计学基础，可以帮助你更好地理解机器学习算法的原理和应用，同时也可以更好地理解算法的优缺点和适用条件。 2. 学习编程和数据处理能力。机器学习需要用到大量数据和复杂算法，因此具备编程能力和数据处理技能可以让你更好地处理海量数据并实现机器学习算法。