背景
大二開始接觸機器學習，到現在也快大半年了，在這段時間中踩過一些坑，分享出來，希望能給那些剛剛接觸機器學習的人一點兒啓發。
犯過的錯誤
錯誤一
太迷信算法，一直學習各種算法。初次接觸機器學習，感覺蠻有趣的。接下來就陷入了算法學習的深淵，總是想先多學一點兒算法。每天不停的推導算法公式，遇到數學上不懂的，就轉而去學數學，然後又回過頭來學習各類算法。
後果
- 算法太多，學不過來。寫到這兒，突然想到一句話：哪有縱橫七百里拒敵的。諸葛亮和司馬懿都說過的一句話。學習這麼多算法，沒幾個用上了，更沒有幾個產生了實際價值。
- 算法學了，沒有深入，容易忘記，學得越多，忘得越多。
錯誤二
學習了算法缺少實踐。有無實踐，這或許也是不同人之間拉開差距的一個原因吧。舉個簡單的例子，經常在各種知識分享網站上看見別人分享的有關數據分析、預測的小demo，看着雖然簡單，但這也是一種實踐，可以把學習的算法知識用上，加深印象。同時還檢驗了知識是否學到位了。
後果
- 無法考察知識是否學習到位了
- 沒有實踐，知識學了，但並沒有發揮出它的價值，不要等到以後再去實踐，也不要等有了具體場景了，再用知識去創造價值。到了哪個時候，很多東西都已經忘了，而且實踐場景是可以自己創造的，並不是等來的。
改變
改變一
不在一個勁的學習各類算法，而是把注意力轉移到實際場景中來。先將一兩個算法使用上，進行一次端到端的學習，先熟悉機器學習具體的應用過程，然後再找到一個點深入下去，並進行橫向擴展。
具體切入點
- 可以到優達學城聽一下google的深度學習的課程，簡單並且有實際的數據，以及代碼，跟着課程內容實踐一遍，或許會收穫許多。
- 參加kaggle的比賽，這是一個蠻好的平臺，提供了一些具體的場景，可以在這個平臺上找一個感興趣的比賽，端到端的實踐一次，然後改進自己的方案，並分享出來，不斷的嘗試，並進行擴展。
改變二
注重數據。找到一些實際的數據，培養一些數據的感覺。
具體切入點
- 在各個提供數據的網站上下載一些數據，用算法來對數據做處理，然後用處理過的數據集來訓練算法，從實踐中來學習數據處理。
- 自己寫爬蟲，在網上抓取一些數據，再進行數據處理，算法訓練。
願景
希望可以不在停留在表面上，而是使用計算機加上所學的知識創造出實際的價值。