我们日常使用的许多App背后都有推荐系统作为支撑，例如我们现在常用的头条和抖音等应用就采用了非常精准的推荐系统模型。这些模型不断运算，为我们推送感兴趣的内容。

那么，如何入门机器学习？有哪些学习途径呢？尽管机器学习领域包含了许多复杂的技术，但其核心依然是基本模型和基本方法的结合。掌握这些基本模型和基本方法是理解和应用机器学习的关键。

那么，面对众多模型，我们应该如何学习呢？关键在于梳理出机器学习的主要脉络，理解不同模型之间的内在联系，从而系统地掌握机器学习。

杨沐白是一位互联网算法工程师，拥有四年算法工程经验，熟悉各种推荐算法、广告算法以及图像领域的深度学习模型的实际应用。他曾成功搭建过广告推荐系统，并在Kaggle竞赛中多次获得优异成绩。

以下是推荐系统中的一些经典模型： 1. 协同过滤推荐算法 2. 自动交叉特征算法（如FM和FFM） 3. 组合模型（如GBDT+LR） 4. 神经网络推荐模型（如AutoRec） 5. YouTube推荐模型（如Wide&Deep） 6. 深度特征交叉模型（如DeepFM） 7. 推荐系统中的隐向量模型（如Embedding） 8. 深度序列推荐模型（如DIEN） 9. 阿里巴巴的深度推荐模型（如DIN）

适合人群包括： - 初学者，对推荐系统背后的技术感兴趣； - 对工业界大规模应用的机器学习模型有兴趣； - 希望系统学习推荐模型的人； - 了解流行机器学习模型的研发人员； - 希望查漏补缺、巩固基础的从业者； - 对机器学习有浓厚兴趣的其他相关人士。