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  大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，科大讯飞比赛第三名，CCF比赛第四名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。

  本文是从零入门机器学习的第一篇文章，主要内容是讲解思维与方法，目的是让新手掌握新的思维方式，提升学习的效率，从而尽早达到入门之道。之所以不是一上来就讲解具体的知识点，主要原因在于市面上讲解知识点的课程数不胜数，但都缺乏体系化的设计与结构，这就导致很多新手同学越学越迷茫，学到一定程度就不自觉从入门走向了放弃。

文章目录

  • 1. 学习之道
    • 1.1 学习的本质过程
    • 1.2 Python的知识结构
    • 1.3 学习的不同阶段
  • 2. 编程思维
    • 2.1 不同level之间进行转化
    • 2.2 代码是检验想法的重要标准
  • 3. 数据思维
    • 3.1 数据科学的核心思维
    • 3.2 数据科学的应用方法

1. 学习之道

  不管是在学生时代，还是在工作时期，身边总会有几位学霸、学神级别的人物。作为千年老二(班级成绩排名第二)的我，这些年来一直心有不甘，一直在思考为什么自己只能屈居亚军。

  经过深入的思考以及向学霸的虚心请教，终于得到原因之一即缺乏体系化的知识结构。具体含义是指，大神们的学习方法是在自主学习工程中构建完整的知识结构，然后在听课的过程中查漏补缺，而并非面面俱到。而从小被冠以乖学生的我，上课总是认真听讲，但没有体系化的结构和对重点的深入学习，导致学习总是事倍功半。作为走过无数弯路的我，特别希望新手同学能够掌握科学的学习方法，少走弯路，早日入门机器学习。

1.1 学习的本质过程

  根据个人对学习多年的思考，对整个学习的过程进行抽象和归纳，如下图所

本文标签： 开宗明义 入门 思维 机器 数据

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