敲门算法：和你一起学李宏毅

李宏毅*机器学习项目：王佳旭

直播概要

机器学习的误区？

1.学习误区

时间安排：

         低学年/课业不重的同学可以充分利用假期的大块时间集中强化学习

少功利，多真诚：

    专注个人成长和自我提升

2. 注意问题

需要注意的问题

不要直接从理论入手

          不要忽视源码，关注底层逻辑

          不要在数学上花费过多时间

学习方向

先构建基础认知，然后再挑战进阶

           根据自身情况，指定合适的学习计划

           兼顾知识深度的同时也要关注学习宽度

从入门到进阶

1.入门准备

• 笔、纸，费曼技巧（一种高效学习的方法）

• 费曼技巧简介：

  第一步：选择一个你想要理解的概念

  明确需要学习和理解的目标

  第二步：设想一种场景，你正要向别人传授这个概念

  想象一个场景或者拿一张白纸，就好像你正在教一位初次接触这个概念的学生一样，用简单的语言表达你的概念。在这个过程中，你会更清楚地意识到关于这个概念你理解了多少，以及是否还存在理解不清的地方。

  第三步：如果你感觉卡壳了，就回顾一下学习资料

  如果你感觉卡壳了，就要回到最初的学习资料并重新学习让你感到卡壳的部分，直到你领会顺畅，可以在纸上解释这个部分为止。

  第四步：为了让你的讲解通俗易懂，简化语言表达

  用你自己的语言，而不是学习资料中的语言来解释概念。你要努力简化语言表达，或者与已有的知识建立一种类比关系，以便更好地理解它。

• 若想要费曼技巧的视频教程，可以在B站视频搜索关键词【Scott H.Young】

2.常用学习工具

思维导图

经典的思维导图工具就有很多啦，比如Xmind，

MindManager，百度脑图，ProcessOn。

jupyter notebook

“Jupyter Notebook 是一款开放源代码的 Web 应用程序，可让我们创建并共享代码和文档。它提供了一个环境，你可以在其中记录代码，运行代码，查看结果，可视化数据并在查看输出结果。”

https://blog.csdn.net/guleileo/article/details/80490921

Typora

  “Typora是一款Markdown 编辑器，简洁、操作简单、功能强大、方便且易上手、支持多种语言、支持多种主题，最主要的是免费。” 

https://blog.csdn.net/cris_zz/article/details/82919401

3.入门书籍

周志华《西瓜书》

李航《统计学习方法》《机器学习实战》

4.入门视频

李宏毅《机器学习》https://www.bilibili.com/video/av59538266

【可以关注B站官方账号“二次元的Datawhale”】

希望我们搬运什么视频的也可以留言哦~

5.进阶书籍

《数学之美》

《模式识别》

《支持向量机》

6.进阶之路

通过比赛来提升自己的实战能力是一个不错的选择。

Datawhale和科大讯飞 开发者大赛

Datawhale和Kesci银联高校极客挑战赛

开源项目《李宏毅机器学习》

李宏毅机器学习视频

 李宏毅老师的机器学习视频是机器学习领域经典的中文视频之一，也被称为中文世界中最好的机器学习视频。李老师以幽默风趣的上课风格让很多晦涩难懂的机器学习理论变得轻松易懂，并且李老师会通过很多有趣的例子结合机器学习理论在课堂上展现出来，逐步推导深奥的理论知识。比如老师会经常用宝可梦来结合很多机器学习算法，对于想入门机器学习又想看中文讲解的人来说绝对是非常推荐的。学有余力的同学也可以看一下李宏毅机器学习2019（大部分一样，小部分更新）

开源项目使用说明

      笔记内容是根据李宏毅老师机器学习视频的辅助资料，完全复刻李老师课堂上讲的所有内容，并加入一些和相关的学习补充资料及参考资料，结合这些资料一起学习，相信你会对机器学习有更加深刻的理解。

在线阅读地址

http://datawhalechina.github.io/Leeml-Book/

更多机器学习开源项目

南瓜书：受到AI领域权威专家周志华转发推荐， GitHub Trending 排名第二，目前6000+star

推文及链接：

《周志华机器学习详细公式推导版》发布，Datawhale开源项目pumpkin-book

AI学习路线：单篇公众号阅读量1.7w+，同时被机器之心，新智元等80+ AI领域平台转发，全网阅读量20w+

推文及链接：

重磅 | 完备的 AI 学习路线，最详细的资源整理！

下期预告

叮~划重点，下一期B站直播预计本周末，由Datawhale成员、跨界转型大佬--【小尧】为大家讲述它的转型之路~

敬请关注群公告，具体时间待定。

Datawhale 秋招系列第二弹

-如何从财务转行成数据分析-

        文字整理 | icebear、无多

排版 | icebear

图片 |无多

点击阅读原文可获得本次分享PPT