機器學習筆記-目錄導航

來自專欄機器學習-數學筆記

說明：

學習機器學習有一個月了，這一個月做了一些小項目，同時想明白了不少的東西，機器學習其實並沒有想的那麼難，今天說說個人的一些想法。

學習機器學習有一個核心的思路就是，不要想著把所有的東西都啃下，比如演算法，不要老想著自己去實現一個演算法(雖然這想法真心好)。

我們要做的核心是什麼？首先是是理解，演算法和機器學習最最重要的地方在於理解其思想，我們只有首先理解了它的思想，然後才能運用它。

如果老想自己去實現演算法，去做各種機器學習裡面的理論驗證，數學公式證明啊，遙遙無期呀！

演算法本質上還是我們思維的一種體現，好好體會。先把東西搞出來，結果論證了，再一步一步優化演算法。

就比如在下，數學上也許很多矩陣的題不會解，但是我能很清晰的告訴你矩陣是用來幹什麼的，為什麼要用矩陣，以及怎麼去用矩陣。

至於具體的運算那就交給matlab和各種第三方庫吧。

學習的法門，一定要把握好三個重要的東西：

1.重視基礎，重視基礎，重視基礎.

2.深度思考，深度思考,深度思考

3.方向，方向，方向啊。

為什麼這三方面非常重要，因此我自己就踩了太多太多的坑，包括上面的總結，其實都是在自己踩坑的基礎上總結出來的。

接下來的時間規劃是2個月，我將整理自己學習深度學習的過程，並且會有實際的產出，但是在閱讀之前，大家需要先必須確保自己有一定的理論基礎，這些基礎就是我們大學裡學的但是已經還給老師的。

線性代數，微積分，概率論方面的基礎。

推薦大家三本入門書籍。

漫畫線形代數

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