慌慌張張,匆匆忙忙,生活本來就是這樣

很喜歡郝云的《活著》這首歌，很生動的描述了現代年輕上班族的生活。

時光飛逝，從開始接觸機器學習 已經兩年多了，現已成功從安卓移動端轉戰機器學習

現在也如愿從事機器學習的工作，雖初出茅廬，卻也拿到了比較滿意的25+

想起當初…

我是先把大學教材《高等數學》、《線性代數》、《概率論》從頭到尾都看了一遍，然后又看了多家機構的機器學習教學視頻

可以說當初的迷茫、慌張、害怕、忐忑 ，心路歷程非常艱辛

因為感覺東西太多太多了 ，一會兒機器學習一會兒深度學習，一會兒這個導師的視頻，一會兒那個機構的教程，都不知道從哪學，要學哪些

現在回想起來，那些基本的數學知識 從頭到尾全部看一遍 其實沒那個必要， 只需要掌握必要的幾個基礎點就好了，高數必備的 求導、梯度下降、泰勒公式、洛必達法則這幾個常用的，線性代數相對重要些 ， 最好把大學教材過一遍(資料已經整理好了)，概率和統計跟著老師的步調 哪里不會不哪里就好了， 最最重要的貝葉公式和全概率公式

關于機器學習的理論知識 ， 不必慌張，只需要從算法開始 ，先把必要的幾個數學知識點搞明白， 再把主流算法的理論、推導能搞個大致，再按照老師的項目實踐下，可以說就踏上了機器學習這趟車了，看不在多，適合最好。主流算法就那幾個，基礎的線性回歸、邏輯回歸、決策樹、xgboost、SVM、神經網絡、卷積神經網絡這些，老師都會一個一個講解，弄透了 多敲敲 其他就是easy 的事情了 。

要問我學習路程，這個看個人了， 我覺得教程先搞一遍，先入門再說，其他的都是扯。

本人看了很多教學視頻，包括小-象、唐-宇迪老師、張-志華老師(可能翻譯有問題)、吳-恩達前輩、極-客時間、鄒博老師的，個人感覺鄒博老師的視頻適合入門，深入淺出、通俗易懂，對于有基礎和沒基礎的同學，都能讓你輕易入門，但是得一邊看一遍敲，不能說我只看看就能找到工作，對不起，不可能。

大家一起奮斗、一起進步,整理不易，需要資料或者有問題可以探討的加-群即可：780239930。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的邹博机器学习算法最新版 --- 献给想要入门、或者想要进阶的朋友的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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