马上计算机研一，想问一下机器学习、深度学习…大家都是怎么入门的？
计算机研一，刚开始接触机器学习和深度学习，这确实是很多同学都会经历的一个阶段。想当年我刚入学的时候，也像你一样，心里充满了好奇和一丝丝的迷茫，不知道从何下手。后来在老师、师兄师姐以及各种学习资源中摸索，慢慢找到了自己的节奏。下面我就把我的入门经历和一些体会，尽量详细地跟你聊聊，希望能给你一些启发。
首先，别把机器学习和深度学习想象得太过神秘。它们其实都是一门科学，有其内在的逻辑和方法。刚开始，很多人都会被各种复杂的算法名称和数学公式吓到，比如线、支持向量机、神经网络、反向传播……感觉自己是不是得先成为数学大神才能学？其实不然。
我的入门，更多的是从“理解概念”开始的，而不是一开始就钻研那些高深的数学证明。你可以把机器学习想象成教计算机“学习”人类的经验，然后让它自己去做判断或者预测。比如，你教小孩子认猫和狗，给他看很多猫的照片，告诉他这是猫；再看很多狗的照片，告诉他这是狗。看得多了，他就能自己区分了。机器学习也是类似，我们给计算机看大量的“数据”，并告诉它这些数据对应的“结果”，然后让它找出数据和结果之间的规律。
那么，具体怎么开始呢？
第一步，建立一个大概的框架和方向。
别一开始就想把所有算法都学一遍。机器学习是一个很大的领域，里面有很多分支。你可以先了解一下机器学习的几个主要方向：监督学习（就像我刚才说的教小孩子认猫狗，有明确的标签）、无监督学习（给一堆东西，让它自己找出相似的类别）、强化学习（让计算机通过试错来学习，比如玩游戏）。深度学习则是机器学习中的一个分支，它特别擅长处理复杂的数据，比如图像、语音、文本，因为它使用了“深度”的神经网络模型。
我当时是怎么做的呢？我找到了一些介绍机器学习和深度学习的“导论”性质的课程或者博客文章。这些内容通常不会讲太多复杂的数学，而是侧重于解释“是什么”、“为什么”以及“能做什么”。它们会用一些生动的例子，比如识别手写数字、推荐商品、人脸识别等等，来让你对这个领域有一个直观的感受。不用怕看不懂一些细节，关键是建立起一个整体的概念，知道这个领域大致是做什么的，有哪些重要的技术。 想象一下，你第一次接触一个新城市，你先要知道这个城市大概有哪些区域，哪里是商业区，哪里是住宅区，而不是一开始就去研究每一条街道的走向。
第二步，动手实践，从基础的库开始。
光看不练是学不会的。就像学游泳，你不可能光看教程就学会。所以，从概念理解后，下一步就是上手代码。对于机器学习，Python是目前最主流的语言，它的生态系统非常完善。你需要学习一些基础的Python语法，但别想着把Python学得像大神一样，够用就行。
然后，你会接触到一些非常重要的库。NumPy 是用来处理数值计算的，它是很多其他科学计算库的基础，你可以理解它就像给Python安装了一个强大的数学计算引擎。Pandas 则是用来处理和分析数据的，就像一个万能的数据表格工具，可以方便地读取、清洗、整理你的数据。Matplotlib 和 Seaborn 是用来做数据可视化的，让你的数据“说话”，通过图表来理解数据，这非常有帮助。
掌握了这些基础库之后，你就可以开始接触机器学习的“入门级”算法库了，最最经典的就是 Scikitlearn。这个库把很多常用的机器学习算法都封装好了，你只需要调用几行代码，就能实现一个模型。比如，你可以用它来训练一个识别手写数字的模型，或者预测房价。这个过程会让你体会到，原来机器学习是可以这么“落地”的。 别被网上的教程里那些复杂的代码吓到，很多时候，用Scikitlearn实现一个基本模型，比你想象的要简单得多。
第三步，循序渐进地学习算法和数学。
当你有了一些实践的经验，对整个流程有了一些感觉之后，你就可以开始深入学习具体的算法了。这时候，你需要一点点地去理解背后的数学原理。
比如说，你用Scikitlearn实现了一个线性回归模型，那么你就可以去了解一下“线性回归”到底是怎么回事？它为什么能拟合数据？这时候，你就需要接触一些基础的数学知识，比如：
线性代数：矩阵、向量、行列式等等，这些是理解很多算法的基础，尤其是在处理高维数据和深度学习时。
微积分：梯度下降，这是很多优化算法的核心，用来找到模型的“最佳参数”。
概率论与统计学：理解数据分布、模型评估等等。
我的学习方法是，当我对某个算法产生了好奇，或者在实践中遇到了瓶颈时，我才会去专门学习相关的数学知识。 比如，我学到支持向量机（SVM）的时候，发现它用到了“核函数”的概念，我就去查SVM的原理，然后了解了“核技巧”是怎么回事，这就需要用到一点点线性代数和微积分的概念。关键是，让数学服务于你的学习目标，而不是为了学数学而学数学。
关于深度学习，它更像是在机器学习的基础上，引入了“神经网络”的概念。 神经网络，你可以把它想象成一层一层的信息处理单元，每一层都在对输入的数据进行某种转换，最终输出结果。深度学习就是拥有很多很多层的神经网络。
要入门深度学习，你需要学习相关的框架，最流行的就是 TensorFlow 和 PyTorch。这两个框架提供了强大的工具，让你能够方便地构建、训练和部署神经网络模型。我个人当时是选择了PyTorch，因为它在学术界和研究领域非常受欢迎，上手也相对直观一些。
学习深度学习的实践过程，大概是这样的：
1. 理解神经网络的基本结构：比如全连接层、卷积层（CNN，常用于图像）、循环层（RNN，常用于序列数据）等。
2. 学习反向传播算法：这是训练神经网络的核心，简单来说，就是通过计算误差，然后一层层地往回调整每一层的参数，让模型越来越准。
3. 动手实现简单的神经网络：比如用PyTorch实现一个识别MNIST手写数字的CNN模型。这个过程会让你非常清晰地看到，从数据输入到模型输出，中间发生了什么。
4. 学习更复杂的模型和技术：比如残差网络（ResNet）、Transformer、注意力机制等等。这些是当前深度学习领域的热点，也是让你模型效果更上一层楼的关键。
最后，分享几个我学习过程中比较重要的体会：
不要害怕犯错和“调参”：机器学习和深度学习的模型，很多时候都需要根据数据和任务去调整参数，找到最适合的设置。这个过程就像是在“调校”一个精密的仪器，需要耐心和尝试。
多看别人的代码和项目：GitHub 上有无数优秀的开源项目。学习别人的代码，理解他们是怎么解决问题的，是一种非常高效的学习方式。你可以从一些经典的小项目开始，比如图像分类、文本生成等。
加入学习社区：学校里、网上都有很多机器学习和深度学习的社群。和同学们一起讨论，和师兄师姐交流，可以让你少走很多弯路，也能从不同的视角获得启发。
保持好奇心和探索欲：这个领域发展得非常快，新技术层出不穷。关键是保持学习的热情，去探索那些你感兴趣的方向。
总而言之，入门机器学习和深度学习，就像是在建造一座房子。你需要先有一个大致的蓝图（理解概念），然后打好地基（学习基础库），再一块块地砌墙、盖顶（学习算法和框架），最后再进行装修和细节调整（优化模型和研究前沿）。
希望我的这些经验分享能对你有所帮助。作为研一的同学，有足够的时间和精力去探索，这是最好的阶段。慢慢来，享受这个学习的过程，你会发现其中的乐趣和成就感。祝你学习顺利！
首先，别把机器学习和深度学习想象得太过神秘。它们其实都是一门科学，有其内在的逻辑和方法。刚开始，很多人都会被各种复杂的算法名称和数学公式吓到，比如线、支持向量机、神经网络、反向传播……感觉自己是不是得先成为数学大神才能学？其实不然。
我的入门，更多的是从“理解概念”开始的，而不是一开始就钻研那些高深的数学证明。你可以把机器学习想象成教计算机“学习”人类的经验，然后让它自己去做判断或者预测。比如，你教小孩子认猫和狗，给他看很多猫的照片，告诉他这是猫；再看很多狗的照片，告诉他这是狗。看得多了，他就能自己区分了。机器学习也是类似，我们给计算机看大量的“数据”，并告诉它这些数据对应的“结果”，然后让它找出数据和结果之间的规律。
那么，具体怎么开始呢？
第一步，建立一个大概的框架和方向。
别一开始就想把所有算法都学一遍。机器学习是一个很大的领域，里面有很多分支。你可以先了解一下机器学习的几个主要方向：监督学习（就像我刚才说的教小孩子认猫狗，有明确的标签）、无监督学习（给一堆东西，让它自己找出相似的类别）、强化学习（让计算机通过试错来学习，比如玩游戏）。深度学习则是机器学习中的一个分支，它特别擅长处理复杂的数据，比如图像、语音、文本，因为它使用了“深度”的神经网络模型。
我当时是怎么做的呢？我找到了一些介绍机器学习和深度学习的“导论”性质的课程或者博客文章。这些内容通常不会讲太多复杂的数学，而是侧重于解释“是什么”、“为什么”以及“能做什么”。它们会用一些生动的例子，比如识别手写数字、推荐商品、人脸识别等等，来让你对这个领域有一个直观的感受。不用怕看不懂一些细节，关键是建立起一个整体的概念，知道这个领域大致是做什么的，有哪些重要的技术。 想象一下，你第一次接触一个新城市，你先要知道这个城市大概有哪些区域，哪里是商业区，哪里是住宅区，而不是一开始就去研究每一条街道的走向。
第二步，动手实践，从基础的库开始。
光看不练是学不会的。就像学游泳，你不可能光看教程就学会。所以，从概念理解后，下一步就是上手代码。对于机器学习，Python是目前最主流的语言，它的生态系统非常完善。你需要学习一些基础的Python语法，但别想着把Python学得像大神一样，够用就行。
然后，你会接触到一些非常重要的库。NumPy 是用来处理数值计算的，它是很多其他科学计算库的基础，你可以理解它就像给Python安装了一个强大的数学计算引擎。Pandas 则是用来处理和分析数据的，就像一个万能的数据表格工具，可以方便地读取、清洗、整理你的数据。Matplotlib 和 Seaborn 是用来做数据可视化的，让你的数据“说话”，通过图表来理解数据，这非常有帮助。
掌握了这些基础库之后，你就可以开始接触机器学习的“入门级”算法库了，最最经典的就是 Scikitlearn。这个库把很多常用的机器学习算法都封装好了，你只需要调用几行代码，就能实现一个模型。比如，你可以用它来训练一个识别手写数字的模型，或者预测房价。这个过程会让你体会到，原来机器学习是可以这么“落地”的。 别被网上的教程里那些复杂的代码吓到，很多时候，用Scikitlearn实现一个基本模型，比你想象的要简单得多。
第三步，循序渐进地学习算法和数学。
当你有了一些实践的经验，对整个流程有了一些感觉之后，你就可以开始深入学习具体的算法了。这时候，你需要一点点地去理解背后的数学原理。
比如说，你用Scikitlearn实现了一个线性回归模型，那么你就可以去了解一下“线性回归”到底是怎么回事？它为什么能拟合数据？这时候，你就需要接触一些基础的数学知识，比如：
线性代数：矩阵、向量、行列式等等，这些是理解很多算法的基础，尤其是在处理高维数据和深度学习时。
微积分：梯度下降，这是很多优化算法的核心，用来找到模型的“最佳参数”。
概率论与统计学：理解数据分布、模型评估等等。
我的学习方法是，当我对某个算法产生了好奇，或者在实践中遇到了瓶颈时，我才会去专门学习相关的数学知识。 比如，我学到支持向量机（SVM）的时候，发现它用到了“核函数”的概念，我就去查SVM的原理，然后了解了“核技巧”是怎么回事，这就需要用到一点点线性代数和微积分的概念。关键是，让数学服务于你的学习目标，而不是为了学数学而学数学。
关于深度学习，它更像是在机器学习的基础上，引入了“神经网络”的概念。 神经网络，你可以把它想象成一层一层的信息处理单元，每一层都在对输入的数据进行某种转换，最终输出结果。深度学习就是拥有很多很多层的神经网络。
要入门深度学习，你需要学习相关的框架，最流行的就是 TensorFlow 和 PyTorch。这两个框架提供了强大的工具，让你能够方便地构建、训练和部署神经网络模型。我个人当时是选择了PyTorch，因为它在学术界和研究领域非常受欢迎，上手也相对直观一些。
学习深度学习的实践过程，大概是这样的：
1. 理解神经网络的基本结构：比如全连接层、卷积层（CNN，常用于图像）、循环层（RNN，常用于序列数据）等。
2. 学习反向传播算法：这是训练神经网络的核心，简单来说，就是通过计算误差，然后一层层地往回调整每一层的参数，让模型越来越准。
3. 动手实现简单的神经网络：比如用PyTorch实现一个识别MNIST手写数字的CNN模型。这个过程会让你非常清晰地看到，从数据输入到模型输出，中间发生了什么。
4. 学习更复杂的模型和技术：比如残差网络（ResNet）、Transformer、注意力机制等等。这些是当前深度学习领域的热点，也是让你模型效果更上一层楼的关键。
最后，分享几个我学习过程中比较重要的体会：
不要害怕犯错和“调参”：机器学习和深度学习的模型，很多时候都需要根据数据和任务去调整参数，找到最适合的设置。这个过程就像是在“调校”一个精密的仪器，需要耐心和尝试。
多看别人的代码和项目：GitHub 上有无数优秀的开源项目。学习别人的代码，理解他们是怎么解决问题的，是一种非常高效的学习方式。你可以从一些经典的小项目开始，比如图像分类、文本生成等。
加入学习社区：学校里、网上都有很多机器学习和深度学习的社群。和同学们一起讨论，和师兄师姐交流，可以让你少走很多弯路，也能从不同的视角获得启发。
保持好奇心和探索欲：这个领域发展得非常快，新技术层出不穷。关键是保持学习的热情，去探索那些你感兴趣的方向。
总而言之，入门机器学习和深度学习，就像是在建造一座房子。你需要先有一个大致的蓝图（理解概念），然后打好地基（学习基础库），再一块块地砌墙、盖顶（学习算法和框架），最后再进行装修和细节调整（优化模型和研究前沿）。
希望我的这些经验分享能对你有所帮助。作为研一的同学，有足够的时间和精力去探索，这是最好的阶段。慢慢来，享受这个学习的过程，你会发现其中的乐趣和成就感。祝你学习顺利！
网友意见
机器学习入门真的好难，我也经常被问到这个问题，但是我并没有特别好的回答。
对于新手而言，有四座大山：数学基础、算法模型、机器学习应用、常见工具。市面上常见教材都主要关注算法模型，而很难兼顾另外几个方面，所以学习的过程中最常见的问题就是这公式是咋推的？我学这个有啥用？模型懂了咋实现？
一本教材解决不了所有问题，机器学习的学习过程是个螺旋上升的过程。先学习一些算法模型，看不懂了再去学一些数学，同时也要看看常见的应用比如推荐、搜索、NLP、CV中是如何运用的，跑一跑最新的库。再回来学一些模型，看一看数学。螺旋上升，慢慢提高。
分享一下我的学习过程，也是缓慢的。
本科的时候机器学习还没有兴起，大家主要还在讨论数据挖掘。我在实验室里也跟着看了些论文，了解了一些最基本的规则抽取、Topic Model。这个时候学的很不系统，但是激发了兴趣。
去 CMU 研究生阶段主要的选课就以机器学习为主了。机器学习的几个方面：模型、数学、应用、工具我都选了一些课程。
- 10601 Machine Learning：入门课程，系统性地接触了机器学习中的各种模型和算法。感觉学的也有些迷迷糊糊，每天还都想着那些问题，这玩意咋推的？这玩意有啥用？这玩意咋实现？
- 10805 Deep Learning：那个时候深度学习还没有兴起，这个课还是个小课，只有一二十个人上（听说现在已经爆炸了）。以读论文和小组讨论为主，我感觉也学的比较迷糊，只是把一些关键词和直觉留了个印象。
- 11641 Search Engine & Web Mining：这个课程就是以应用为主了，在明确需求的情况下再思考模型和算法都有些什么用，确实打通了一些之前的困惑。感觉学应用还是快乐一些，作业中就有刷 leaderboard，各种黑科技刷的不亦乐乎。
- 15619 Cloud Computing：学校给钱用 AWS，学习了很多如何使用云工具，收获很大。
- 11791 Software Engineering for Information Systems：再学习了一遍软件工程。
第一学期选课太多，有点爆炸， 第二学期就少选了很多。
- 10605 Machine Learning in Large Dataset：主要学习如何用 Hadoop 实现贝叶斯算法，了解了分布式系统中一些不一样的问题，对于当时特别火热的 Large Scale Machine Learning 和 Parameter Server 有了更感性的认知。
- 10708 Probabilistic Graphical Models：当时最火的概率图模型，Eric Xing 教授讲的太快了，看了很多论文，学的也有些一知半解。
- 11792 Software Engineering for Information Systems：第二学期开始跟着实验室做一个 AI for Law 的项目，这个项目暑期和第三学期也在做，最后发表了论文。这个偏应用的项目接触到了一些 NLP，把之前学习的东西又都串了一串增加了感悟。
第三学期主要就是做AI for Law的那个毕业项目了。
- 10705 Intermedia Statistics：统计系开的课，说是中级统计，但其实主要是从统计的角度讲机器学习，数学又巩固了一些，把之前学过的东西又学了一遍。
当然这只是入门，工作之后又有了很多新的理解，要学习的东西感觉更多了。
总体来说我的入门也是常常一脸懵逼，经常卡住，反复从多方面学习，模型不懂了就去看看应用，写写代码跑一跑，再回去看看数学，再去看看模型，这就是个螺旋上升的过程，做打持久战的准备。苟...苟日新，日日新，又日新。
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计算机研一，刚开始接触机器学习和深度学习，这确实是很多同学都会经历的一个阶段。想当年我刚入学的时候，也像你一样，心里充满了好奇和一丝丝的迷茫，不知道从何下手。后来在老师、师兄师姐以及各种学习资源中摸索，慢慢找到了自己的节奏。下面我就把我的入门经历和一些体会，尽量详细地跟你聊聊，希望能给你一些启发。首............. -
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