学习机器学习技术需要具备一定的数学、统计、编程等基础，以下是几个需要掌握的技术点：
1. 线性代数：矩阵运算、向量、线性变换等
2. 微积分：概率统计、最优化等
3. 编程语言：Python、R等，掌握基础语法、数据结构、算法等
4. 机器学习算法：分类、回归、聚类、决策树、神经网络等，了解其原理、优缺点和适用场景
5. 数据处理：数据清洗、特征处理、特征提取等
6. 模型评估与优化：交叉验证、超参数调节、过拟合与欠拟合等
对于初学者，建议先了解基础概念，阅读相关教材和博客，实践代码并尝试解决实际问题。可以参考一些经典的机器学习入门教材，如《统计学习方法》、《机器学习实战》等。
