结束语 | 可以不完美，但重要的是马上开始

维特根斯坦引用歌德的《浮士德》中的一句话作为座右铭，就是“太初有为”，一切的开端是行动，然后才有语言。学习这件事，不要等想清楚了再行动，而是在行动中去领悟，学到一定阶段，原来想不明白的事情就变得清晰了，原来不曾有的机会就可以把握了。 佳哥的课程很棒，通俗易懂，充满实践。

课程很棒！加油！！！

二刷书+专栏！第一遍就是懵，期间补充了一些很基础的理论知识，回过头来看第二遍，这次再结合专栏里的案例跟着实践，感觉一下子清晰了很多，感谢！

感谢老师！作为技术零基础学员工作需要一边看课一边学python，虽然python 基础还没怎么练，但是机器学习的很多原理都能看懂了！会继续努力的

感谢，开发转数据挖掘，单位从0开始搭建，不知道怎么入手，课程帮助提供了工作思路

对于机器学习，这算是入门极好的课程了，抛开了复杂晦涩的算法知识，更多从应用的角度来讲解机器学习的工具和使用过程，对初学者来说这无疑是最好的教学方式了。

感谢佳哥，很棒的专栏

课程通俗易懂，非常不错

我是机器学习方面的一个小白，几乎什么都不懂，很多概念没有听过。 还是在大学毕业后前几年的时间做过一点机器学习，那是在2002年左右。当时是需要解决栅格地图上高程标注自动化识别的问题。研究了一些资料，最后选中了神经网络，记得当时只做了三层，基本上可以识别0-9和小数点，识别准确度并不是很高。 其实原因有三： 1、当时的机器学习生态还不够成熟； 2、自己所掌握的知识有限； 3、对神经网络的应用不够。 看完这套课程，我觉得如果再让我做相同的，我会信心更足一些。 以前一直没弄明白如何实现一套机器学习程序或服务，看完以后整个流程基本上明白了。 感谢作者的付出。