本期是「机器学习和人工智能专刊」第一期，在第一期上，我们着重关注一些入门和进阶的内容，对于读者程度要求较高的内容，我们放在后续的内容中更新。
我们后续将不断更新「机器学习和人工智能专刊」，每刊内包含多个栏目，每个栏目包含不超过5篇精选文章。
入门
- 深度学习入门：投身深度学习你需要哪些准备？：这篇文章为你分析了深度学习你需要哪些预备的资源，可以帮助你快速破除心中的恐惧和误解，选择最合适你的资源来学习深度学习。
- 适合入门的8个趣味机器学习项目：机器学习本身对于理解还是有一定要求的，想要完全熟悉这种新的实践方式，对于不少开发者来说还是存有难事的。这篇文章的好处在于为大家分享了一些适合新手来做的机器学习项目，不仅提供了开发的教程，还提供了数据下载的地址，方便大家开始自己的第一个机器学习的项目。与其被打击的体无完肤，失去了继续的勇气，不如先做几个小的项目，让自己充满信心。
- 7步掌握Python机器学习：这篇文章提供了完整的机器学习的路线，对于新手来说，可以一步一步的从 Python 学习到掌握基础的 深度学习，对于新手来说，还是非常友好的。
- 机器学习快速入门：你必须知道的三大算法：说起来是三大算法，但更像是三种概念的解读，对于不了解机器学习的基础算法的人来说，可以通过这篇文章，快速了解到一些想过的关键词。
- 机器学习初学者必须知道的十大算法：对于机器学习这样一个算法指向性的领域，掌握算法才是你真正的核心竞争力。在了解了基础的内容，进行了简单的实践后，不妨来尝试理解一些算法。
线性代数
线性代数在机器学习中被广泛应用，在这里我也筛选出了一些不错的机器学习的文章，分享给你。
- 深度学习中的基础线性代数-初学者指南：这篇文章简明扼要的介绍了深度学习中用到的基础线性代数知识，内容简洁易懂。很适合初学者学习。
- 线性代数01 线性的大脑：这篇文章以更生动的语言介绍线性代数，同一个系列有多篇文章，可惜只在云栖社区转载了一篇，其他篇目可以点击页面中的点击查看。
- 开发者必读：计算机科学中的线性代数：这篇文章介绍了机器学习的数学基础，可以帮助读者快速建立起对线性代数的理解。
- 线性代数：正交投影：这篇文章着重讲了线性代数中的正交投影的概念。
