前言
之前分享過一篇算法的學習文章
，有人留言說想看看具體怎麼看怎麼學，我一直記在心中，今天終於找到了這樣一個github，有機器學習自學方法總結/算法崗準備指南/面試經驗總結，感覺是我目前找到的最好的機器學習自學教程了，多看看，能收穫不少，這裡分享給大家。出自：
https://github.com/zslomo/2019-Autumn-recruitment-experience
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機器學習資料準備以及自學方法
1 資料、課程
人工智能太火了，資料特別多，但是魚龍混雜，實際上經典的課程資料 paper就足夠
吳恩達系列
吳恩達老師真乃人工智能屆的孔夫子，在這個水平上還能致力於基礎教學和入門推廣功德無量啊，吳老師的課講的也是真的好。
CS229（https://www.coursera.org/learn/machine-learning），強推，Stanford的公開課，網易雲課堂有2008年的課件和講義，我就是對著這個學的，打印講義一點點對著推吧。
Coursera Machine Learning，Coursera的課比較基礎，其實有了CS229就不推薦看這個了。 DeepLearning.ai（https://www.deeplearning.ai/），也是偏基礎的課程，不過還是很值得看，對傳統機器學習、CV、NLP都有一個不是很深入的講解，作為入門很棒。
Machine Learning Yearning（https://www.deeplearning.ai/machine-learning-yearning/），這本書也是偏基礎，工程向，講了實際工程項目中調參等等東西，我學的時候只出了前幾章，後面沒有看過。
李沐 動手學深度學習系列
動手學深度學習（http://zh.gluon.ai/），強推，非常好的課程，李沐是機器學習的大家，在分佈式機器學習領域非常有建樹，除了廣為人知的mxnet，還有parameter server，這裡就不展開說了。李沐的課程是將門斗魚的直播，都錄了下來，在網站上還有配套的代碼講解和書籍，唯一美中不足是基於gluon，這個稍微冷門一些。
莫凡系列
莫凡python（https://morvanzhou.github.io/），怎麼說呢，比起其他課程還是遜色不少，不過講的很基礎，而且是不多的講解RL的中文課程。
其他公開課
CS231N（http://cs231n.stanford.edu/），強推，stanford公開課之二,李飛飛的cv實驗室出品，講師是大名鼎鼎的Justin Johnson，雖然是講CV，但對DeepLearning的基礎也講的非常詳細，cs229是最好的ML課程，cs231n是最好的DL課程。
附加：算法導論 6.046J（http://open.163.com/special/opencourse/algorithms.html），大名鼎鼎的MIT算法導論公開課，雖然不是ML/DL向，但是基礎算法還是要會的，畢竟算法工程師首先是工程師，課程較難，很多名校本科上過這門課，大部分沒有上過，還是有必要抽空看看的
2 書籍
《CS229講義》，為啥把這個單獨拿出來說呢，因為這個講義真的就是一本書，有詳細的推導過程，並且很多同學看公開課會忽略講義，一定注意。
《統計學習方法》 李航，機器學習最常用的書，人稱小藍書，其實這本書不適合入門，裡面很多推導晦澀難懂，但是講的很詳細。有些地方的推導方式和寫作習慣跟吳恩達不一樣，所以兩個一起看有時候會很迷。
《機器學習》 周志華，人稱西瓜書，不僅封面是西瓜，裡面的例子也全是西瓜。難度比《統計學習方法》簡單不少，還有各種西瓜例子，入門首選。
3 項目
其實這塊是最難的，因為自學，實驗室也沒有項目，實習沒有基礎也難找，尤其我年初自學，3月份就開始暑期實習招聘，再找一個實習肯定來不及，好在我們有kaggle！
kaggle，強推kaggle！！！！
在開始kaggle之前，請看看Kaggle的三個Getting Started比賽，分別是手寫識別（CV），泰坦尼克預測（分類），房價預測（迴歸），這三個比賽就是教學比賽，kernel和discuss版塊有大量的教學，好幾個會長篇講如何基本的使用DNN、xgb、lgb、sklearn這些工具，和如何開始做機器學習。
當你開始打featured的比賽的時候，有一點要明確，去打比賽不是為了贏，你是個沒有基礎的初學者，很可能也沒有隊友，只能solo，想拿名次就算了，打kaggle的目的是為了學習，為什麼選kaggle不選天池或其他比賽呢？因為kaggle的氛圍非常非常open，討論區和kernel區一定會有人給出自己的完整思路和代碼，不僅有base model，還有各種有用的數據處理代碼，甚至很常見到前10的隊伍公開自己的思路甚至代碼！這是其他比賽不具備的，你可以在看別人代碼，改進自己代碼中成長。
4 積累
這是自學最欠缺的，沒有積累，尤其是科研積累，沒有人帶自己想搞出一篇工作就免了吧，但是熟讀某個方向的paper，對該方向有深入瞭解是必須的，如果僅僅是達到見過或者會用的程度，肯定拿不到offer的。具體的積累看是什麼方向，github上有很多repo是經典paper集合比如這個repo，可以對照著看，也要關注該領域頂會每年的文章，還有就是對自己項目中用到的model、方法的相關工作要熟讀。
5 計劃
時間緊迫，給自己定一個清晰的計劃還是很重要的，筆者自己是打印了一份日曆，然後把暑期實習、秋招等關鍵時間點和自己計劃完成的deadline日期做上標記，每天干過的事情標在當天的日期上，然後劃掉這一天，每天看著時間會有緊迫感促進你學習。
6 老師
自學沒有老師，但俗話說三人行必有我師，周圍相關方向的同學，該請教就請教，有些東西自己搞是搞不出來的，但會的同學隨便點你一下這塊就過去了。記得請教過你的大佬吃飯。
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作者喬戈裡親歷2019秋招，哈工大計算機本碩，百度java工程師，歡迎大家關注我的微信公眾號：程序員喬戈裡，公眾號有3T編程資源，以及我和我朋友（百度C++工程師）在秋招期間整理的近200M的面試必考的java與C++面經，並有每天一道leetcode打卡群與技術交流群，歡迎關注。
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