研究生一年级，非计算机专业，自学机器学习现实吗？

那肯定现实啊！怎么不现实？

机器学习作为人工智能的重要核心之一，收到了越来越多人的关注，许多大学新开设了相关课程，数据分析师、算法工程师、AI工程师等以机器学习为基础的岗位也如雨后春笋般冒出，人才需求高，薪资自然也高，以机器学习为本的行业可以说是前景光明。个人觉得，不论是工作需求还是兴趣爱好，把机器学习学到手都是一个很好的傍身技能，比如说朋友圈里经常出现的用Python整理表格啊，用Python做游戏啊，预测股价啊等等，总之，多学总是不亏的。另外，我可以确信地告诉你，学习机器学习这件事情本身是不难的，现在很多小学都开始教授编程思维了，楼主作为研一学生，肯定能很轻松地吸收相关知识。

其实我也是研一，也不是计算机专业，目前正跟着网课在自学机器学习，已经快学完所有课程了。我学习下来总体感觉机器学习不是特别困难，看似非常的高深，其实就是数学、统计、编程等各种知识的统合，但机器学习对于零基础选手来说也不是很友好，它需要有基础的数学&统计&编程知识，我是之前有学过一点Python，算是有基础，学起来没那么吃力。数学统计方面，如果正常高中毕业，是没有太大问题的，像线性代数、概率论等稍微难一点的概念如果没接触过最好先自行补补课（网上有很多白嫖课程），因为机器学习很多概念是从这些基础知识出发的。编程方面，需要学习Python，如果没接触过也不用担心，因为真的非常简单！比如要打印就是print(
)，比java、C++都要好上手。零基础或者想再复习一遍知识点的可以去bilibili搜小甲鱼的Python课程，个人感觉讲课风格比较有意思，知识点也比较全面。（刚才提到的数学、统计、编程都只要学到基础程度即可！！）

那么回归主题，自学机器学习该怎么学？首先要搞懂机器学习和人工智能的关系，如下图所示，人工智能包括机器学习，机器学习又包括深度学习。机器学习的主要内容包括基本概念、机器学习的基本步骤、经典模型、算法等等，然后就是实战。

在网上稍微搜一下机器学习自学，就会发现一般是三个步骤：打基础（数&统），学习课程，自我沉淀。其实自学最困难的是第二步，正常操作就是跟着一些网课学习，或者是看书。网课方面比较出名的有吴恩达的一个免费《机器学习》公开课，还有fesi.ai也小有名气，看网上的测评似乎反响都很好，但是英语教学确实劝退了不少人。书本方面像周志华的《机器学习》、李航的《统计学习方法》等等都可以选择，但是我个人不太推荐以书本的形式来学习，因为书本比较枯燥无味，很多东西用文字和图片这种静态的方式无法很好地传达，不过当作辅助用的学习工具还是非常ok的。

刚才也有提到过我是在跟着网课学习~我学的网课是贪心科技出品的《机器学习》课程，之所以选择它，主要是被中文授课+强大师资所吸引，之前在网上找课程的时候有看到很多推荐外网资源的，但是我英语不够好就不敢上，后来看到了母语十分友好的贪心科技课程，就果断选择了它。

这个课程属于人工智能课程的中级课程，售价6299，购买后有效期为1年（私心觉得要是能永久就好了~）像我前面说的，这节课需要基础，楼主如果没有基础，一定要先认真补课才行，不然真的会变成“不现实”！

课程目录大概是下面这样

内容还是挺全面的，像我刚才提到过的机器学习的主要内容也都有包括，另外要爆吹的是有五个大项目！其实自学最重要的就是选择一个靠谱的课程，不用自己看书一个一个知识点地学，只需要跟着课程学就行，所以这节课最大的优点就是能成为自学学生的引导人，指引前方。

另外一个我很喜欢的点是课程里文字部分的语气，虽然大部分内容是中规中矩的教学语气，但是偶尔就像温柔的小姐姐一样，用一种聊天对话的方式来鼓励学生，感觉非常亲切。

视频和文字的排版也让我感觉很舒服，视频和文字交叉着来，消除了视觉疲劳，文字部分中重要的内容也会用不同记号标志出来。总的来说，老师的视频内容和文字部分语气都比较活泼，不刻板，想要体验老师上课风格的可以先去官网体验一下~进入官网后点击课程就可以看到的。

课程中有随时帮忙总结整理，开头的小节介绍会先告知本节的内容，后面经常有总结性的文本框出现。

其实一般的网课很难做到互动，基本都是单方面的知识传播，而贪心科技的这节课却利用了提供单选多选题的方式来增加了互动性，还能随时辅助检验学生对基础知识点的掌握。无论答案正确与否，题目下方都会给出解释，如果误答或者漏答，都不能进入下一个小节的学习，个人觉得这样半强制的检验形式很好。

为什么我没有选择网上的免费白嫖课程？也有很大一部分原因是怕自己学错，没有人指点，最后步步错。自学很大的一个bug就是自己发现不了自己的错误，或者是有问题没有人解答，就像乐器的学习，很少看到自己在家自己跟着视频学习钢琴吧？手型、节奏等等不仅是钢琴的困难点，也是最重要的基本功，而机器学习也是一个道理，最基本的东西如果没有搞懂，后续的学习会有很大的阻碍。贪心科技的这节课程设置了两个提问的地方，一个是页面内的“？”和QA机器人图标，这是一个智能AI问答功能，可以查询一些比较常见的问题。另一个就是添加助教的微信，课程购买成功后就会跳出助教二维码，千万不要错过哦。（我也不知道之后哪里可以重新找到二维码…）前面智能问答搜不到答案的问题可以向助教询问，助教会很快提供答案，非常方便。我是觉得有这么一个答疑解惑的人真的加速了我的学习进程，也是这样的“售后服务”让我感觉钱花得真值呀。

获得一项技能最重要的是什么？钢琴家郎朗在台上弹出绝世旋律，靠的是背后无数次的练习，机器学习的学习也是一样，学会了概念后，最重要的就是无数次的实战，积累经验。实战也算是自学中比较容易碰到的大难题，很多课程只是单方面地传授知识点，教完就结束，根本就没有实践，但是这节课不仅在讲解知识点的同时融入实例，让学生更好理解，还准备了五个大项目。

实例，顾名思义就是实际的例子，如何把书上的东西运用到实际中又是另一个技能，课程中的实例也是非常多，介绍线性回归知识点时用的实例是“股价预测”，讲解逻辑回归的时候用的实例是“分析银行客户”，虽然这只是企业中运用机器学习例子的冰山一角，但也让我对线性回归和逻辑回归有了更深刻的体验。

前面的目录里也有直接展现出五个大项目的存在感，分别是“广告点击率预测项目”，“搭建情感分析系统”，“金融评分卡模型的搭建”，“营销中的用户分层”和“聊天机器人中的意图识别”，在一开始我就对后两个项目很感兴趣，这也赋予了我学习的动力。光从这五个项目来看其实就能知道，这是五个不同领域的机器学习应用例子，代表性大，和企业中的实际工作类似，一步一步地跟着老师操作，能明确地得出自己的答案，不算太难。比如第一个“广告点击率预测项目”是利用AI 来判断一个经典二分类问题，即判断或预测用户是/否点击这个广告。先将csv文件导入并可视化，然后构造特征、转化特征、选择特征，最后训练模型并评估，看似是个大项目，其实也就是三步。像一些小知识点可能上课的时候老师不能完全顾及到，为了可能会有疑问的学生，老师也提供了许多参考资料，还有其他问题的话可以自己上网搜或者问助教呀~在项目教学结束后，需要自己完成项目练习，点击“继续练习”就可以跳转到提供Python编程的网页，不需要自己另外安装软件，在页面内敲完代码提交即可。这五个大项目是统合前面内容的好机会，一定要认真做，这不仅是在学习如何处理大项目，更是在学习之后自己举一反三实战的方法！

最后一个我要称赞这节课的点是网页内的“代码输入区”和“结果输入区“，也就是不用自己另外下载软件，可以直接敲代码并验证结果。作为过来人，一开始在下载Pycharm等一些编程软件和配置Python环境的时候真的很抓狂，由于电脑的不同，很多操作和网上的教学也不一样，耗费了很多时间才打印出了第一行”hello world“，所以课程内能有直接提供一个敲代码的地方真的让我很惊喜，虽然我的电脑已经下载好软件了，但是这样的功能还是让我觉得很贴心。像第一章的利用身高预测体重，点击”运行代码“就可以直观地看到运行结果，之后的代码相比于全部由学生自己敲，大部分是给一个大概的框架，由学生补充完整，我觉得还是不太难的，运行错误或者正确都可以重新再来，无限复活。

说了这么多优点，其实这节课也是有缺点的，个人觉得课程的定期解锁模式比较鸡肋，每周定时解锁2-3章的内容。本来自学网课的人就是时间比较不好安排，全部开放的模式应该能更方便地安排学习时间吧。这是我个人觉得比较可惜的点，不过这应该对大部分人来说是一个合适的速度。

刚才也提到过大项目的重要性之一是教会学生之后如何自己实践，一般是在数据平台上下载数据来练习或者在数据平台上比赛，Kaggle、天池大数据众智平台-阿里云天池、Driven Data、Innocentive等都可以。

回答到此结束，希望这篇回答能帮助到你，鼓励到你。现在转行的人真的是太多太多了，非计算机专业一点都不用害怕机器学习，计算机看似都是大神在学，其实是有点把它神化了，大神不也是一步一个脚印，一个一个知识点学出来的嘛！何况机器学习还不完全是计算机，所以楼主千万不要气馁，如果真的决定要学习，就一学到底，踏实地跟着课程学习，一定可以的！加油呀！