1. 机器学习算法那么多，我怎么学习？

答：可以先熟悉基本的方法和算法，培养对数据分析的兴趣，奠定一定的基础后，逐步学习较难的算法。特别推荐通过案例和应用学习。有关机器学习技能的培养很重要，具体的方法请参考论文：数据分析类课程的技能培养方法探讨（https://mp.weixin.qq.com/s/HtOZwZXMlErmn87FFIkKYQ）。

2.如何使用课程中提到的算法解决实际问题？

答：可以课后先阅读和调试一下经典的案例和代码，然后尝试解决一些简单的问题，通过参加比赛、各种技术研讨、仿真型的项目，直至参加实际项目，这是一个循序渐进的过程，需要耐心、兴趣和毅力。

3.实验是否有推荐的平台和工具？

答：以下的python IDE平台和工具可以使用：Anaconda下载地址：https://www.anaconda.com/download/，具体的安装使用方法可以参考https://mp.weixin.qq.com/s/dfYNepLqoMRVZywh_eWWSQ

（Tensorflow等机器学习库可以使用pip命令安装）

4.课程总体难度如何？

答：属于数据洗基本的内容，难度总体属于入门，希望学员有较好的高等数学、线性代数和统计学等基本知识。

5.答疑方式

答：可以通过主讲教师微信（平凡的世界）讨论（微信或wdzhao@fudan.edu.cn约定时间）。