自学机器学习的误区和陷阱不要把深度学习作为入门( 三 ) _机器学习

3.2.2. 周志华机器学习
先生。再次提到周是因为西瓜书是一本值得经常阅读的书。在挑战和阅读文档的过程中，你会不时遇到一些新名词，如流形学习（）等。这时候你会发现西瓜书真的是一本大而全的中级书：）
3.3. 第 3 阶段（可选*）：深度学习（3-6 个月）
由于深度学习是当今的热门话题，许多公司都在寻找深度学习人才。虽然深度学习只是机器学习的一个子集搜索道家术数入门基础知识，但是有兴趣向这个方向发展的朋友可以在完成以上学习后单独学习深度学习。
3.3.1.吴恩达深度学习课程
Enda Ng 于 8 月通过 .ai 和该平台推出了最新系列的五门深度学习课程 (.ai) 。合格的朋友可以通过学习获得证书。近日，网易云课堂也推出了该课程的翻译版。如果想选修其中一门课程，需要先报名“深度学习工程师微专业”深度学习工程师微专业-一线人工智能大师吴恩达个人研究-网易云课堂-网易云课堂，以及然后你可以分别点击每门课程。独自学习。
更多网易云课堂深度学习课程介绍，请看：网易云课堂上线的吴恩达深度课程如何评价？
3.3.2. 深 - 作者：伊恩
深度学习这本书由深度学习领域的几位领导者撰写，包括三大巨头之一，教父推荐。本书中文翻译由张志华教授团队负责，翻译版在网站上免费发布，印刷版也可在亚马逊中国购买。
英文版：Deep
中文版：/-
本书的阅读建议：
第 13-20 章是高级章节，在入门阶段不需要阅读。其实，更实际的做法是吴恩达的课程涵盖了哪些概念。您可以阅读本书中的一些深入理论来加深概念。分章阅读费时费力。
3.4. 第四阶段：深入研究
恭喜！如果你完成了上面的计划，你已经具备了相当的机器学习能力。在这个阶段，最重要的是不要咀嚼太多。如果你浏览知乎，你会发现人人都说你必须阅读的、MLAPP 和其他书籍。我承认读这样的书会有帮助，但是当你有了一定的基础知识之后，相信你已经知道接下来需要做什么了，而且你也有志同道合的朋友。我希望把选择还给你，而不是继续推荐of 课程和书籍。当然，如果你想更进一步，可以阅读周志华老师的《机器学习》和李航老师的《统计学习基础》中文版，英文版的《of》。在这个阶段，关键是要形成一个系统的知识语境，记住要嚼的比能嚼的多，记住！
从阅读论文的角度，订阅Arxiv，关注机器学习的顶级会议，如ICML/NIPS/KDD等，相关方法在知乎上很容易搜到，不再赘述在这里。
4.实践经验
4.1.研究经历
如果您还是学生，请尝试尽早与研究取得联系，进入实验室。一般来说，到大三时，您应该已经具备基本的机器学习知识，尽管相对较浅。这时候可以向老师/学长/学长推荐自己进入实验室，哪怕是无偿劳动和基本的苦力工作。去实验室有两个明显的好处：
4.2.企业实习
如上所述，学习机器学习的最佳方式是实践。因此，应该先尝试做研究，然后尝试在行业实习。谈到科研机会，如果没有机会，也不是什么大遗憾。建议大部分机器学习的朋友尽快去实习，主要有以下几个原因：
4.3.在工作中使用机器学习
对于大部分已经工作过的朋友来说，回学校攻读学位是不现实的，研究实验室也缺乏学习的机会。那么这个时候，你可以尝试将机器学习应用到自己的工作中。
已经有工作/研究经验的朋友应该尽量利用他们的工作经验。比如，不要成为机器学习领域的最佳投资人，而要成为金融领域的最佳机器学习专家。这是你的价值主张。最重要的是，机器学习的基本功并没有大家想象的那么高不可攀，也没有必要放弃专业转行全职。沉没成本太高了。可以通过跨域将国家从曲线中拯救出来，并将劣势转化为优势。你可能比那些只懂机器学习的人有更大的行业价值。

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