现在学习人工智能的越来越多了，那怎么学习成为了很多人困扰的事情，那跟着小编的方式学起来，有疑问多沟通~

机器学习目前在日常生活中有很多地方都有应用，作为人工智能的知识支柱之一，它的十大经典算法有哪些呢？今天就用133页PPT讲清楚这12大经典算法
一、线性回归
二、逻辑回归
三、决策树
四、朴素贝叶斯
五、K—均值
六、支持向量机（SVM）
七、最近邻算法（KNN）
八、随机森林
九、降维
十、人工神经网络（ANN）

学习路线可以围绕的这方面的顺序进行：

1. 数学基础：学习高等数学、线性代数和概率统计等基础知识，为后续的机器学习和深度学习打下基础。
2. 编程基础：掌握一门编程语言，如Python，并熟悉常用的数据结构和算法。
3. 机器学习与深度学习：学习机器学习和深度学习的基本原理，以及各种常用的模型和算法，如线性回归、逻辑回归、支持向量机、神经网络、卷积神经网络等。
4. 自然语言处理：了解自然语言处理的基本原理和技术，如词嵌入、循环神经网络、Transformer等。
5. 计算机视觉：学习计算机视觉的基本原理和技术，如图像分类、目标检测、语义分割等。
6. 强化学习：了解强化学习的基础知识和常见算法，如Q-learning、Policy Gradient等。
7. 应用实践：通过参与实际项目或比赛，将所学知识应用于实际问题中，提升自己的实践能力。
8. 持续学习与跟进：由于人工智能技术不断发展，需要保持持续学习的态度，不断跟进新的技术和研究成果。

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