入门机器学习该如何入手？

近年来，全世界对机器学习的需求正在蓬勃发展，引起了很多人的兴趣。很多数据科学家、软件工程师和数据分析师都在快速进入这个领域，以期在将来有一个更好的职业发展前景。

然而，很多初学的朋友因为刚刚接触这个领域，难免有些摸不到头脑。在网上看的文章也是众说纷纭，不知道该何去何从。

这里梳理了一些针对初学者的建议，希望能对你的学习有所帮助。

1.先设定一个方向与目标

机器学习是一个快速发展的领域，每年都会有很多新的内容出现，而且其应用范围又极为广泛。从自然语言处理到图像识别，从数据挖掘到精准营销，再从金融风控到量化交易，到处都是机器学习的影子。要避免“因为不知道哪个方向好，所以无从下手”的状态出现，建议就是先坚定一个方向去努力，并且设定一个小目标；在达到这个目标之前，不要换方向。

2.学会跑之前，先学会走

由于很多前沿的应用太过于炫酷，很容易让初学者产生一种马上就要投身进去的冲动。最开始学习时，一定要专注于核心基础知识上。

3.一定要理论和实践相结合

可以说，机器学习这门技术，是世界上理论与实践结合最紧密的学科之一。实际上，整个计算机科学领域也都有这种共性。建议在学习的过程中，先对机器学习中的算法原理有一个大致的了解，然后再应用这个算法去解决一些实际问题，再反过来想一想还有没有改进的空间。例如我为什么要使用这个算法？是不是还有更适合这个问题的算法？这个参数是什么意思？我该如何调节它等等。

4.试着自己动手写一些算法

虽然现在有很多非常方便的机器学习建模工具，可以让用户甚至一行代码都不用写，就可以实现机器学习模型的训练和部署，不过我还是建议大家不妨自己动手，用代码来实现一些简单的算法。这样做会让大家对算法有更深入的理解，如果日后工作中需要对某些算法进行改进，这样的经验会让大家更加得心应手。

5.从统计学层面理解算法

有一部分从事机器学习职位的人，是从计算机科学领域转过来的。而机器学习其实和统计学有着非常非常紧密的联系。同样一个算法，从计算机科学的角度来进行解释，与从统计学的角度进行解释，是会有不同的说法。因此，从统计学的角度去理解机器学习算法，对大家非常有帮助。

6.多思考应用场景

有些朋友在学习过程中，很容易沉迷于工具或者是算法的使用，而忽视了应用场景的特点。实际上，机器学习能否起作用，或者说能够产生价值，和应用场景的特点密切相关。所以，一定要在准备数据的阶段就深入思考业务场景，让模型更具有使用价值。

7.不要相信炒作

现在很多媒体为了吸引眼球，都会夸大其词。比如我们常常会看到一些如同科幻小说一样的报道，还有一些文章不惜鼓吹人工智能的发展将会导致人类大规模失业。对于这样的文章或是宣传，大家不要当真。不管是人工智能还是机器学习，都是我们用来开展工作和学习的工具，但它也仅仅是各种工具中的一种而已，没有必要把它看得太过于神奇，以平常心对待即可。

8.找到自己感兴趣的项目

俗话说，罗马不是一天建成的。机器学习也是如此，需要我们投入大量的精力和时间去钻研。这个过程漫长且枯燥，非常容易让初学者觉得无法坚持下去，以致于中途就放弃了。因此，找到自己感兴趣的项目，可以帮助大家更好地坚持学习。例如你喜欢炒股，那就试试训练一个预测股价的模型。或者你喜欢足球比赛，那么可以试试用模型预测一下哪一只队伍会获得冠军，等等。切记，好的学习者一定懂得如何让自己在学习过程中感到快乐。

9.记得锻炼身体

最后一点，也是最重要的一点。如果大家真的决定走上数据科学这条职业发展道路，那么一定要养成锻炼身体的习惯。这个领域的工作强度很大，没有好的体魄会让你感到力不从心。另外，好的身材也会让你的职业发展更加顺利，毕竟，人们更喜欢风度翩翩的科学家。

以上就是小编的建议，希望能够给大家一些参考。