学习动机

我初次接触机器学习的契机，是在进行科研训练时，需要搭建相关的神经学习网络，因而看了一些网课以及速成教程。在完成pytorch /tensorflow 等平台的搭建后，可以利用其提供的集成工具，几行代码就可以快速搭建起想要的模型（SVM 或 CNN 网络等等），可谓非常便捷，极易入门。但是，这样速成的做法并没有使我更了解机器学习，反而流于表面。因此，我打算拜读一下周志华老师的著作《机器学习》，尽量在这一学期内完成1~10章的学习。通过认真的阅读，争取对机器学习有更好的认识。

我写此博客的初心，主要是为了记录自己的一些心得体会，以及一些重要的知识点，避免过快的遗忘。同时，也是为了鞭策自己坚持学习，防止半途而废。期望在学习中有所收获。仅以自勉。

学习思路

在作者的前言中，已经提到，西瓜书是一本“入门级”的教科书，所以，我们应当以读教材的心态，认真阅读与体会。在阅读过程中，我们应当注意以下几点：

  • 注重方法的试用范围以及特性。机器学习的方法有很多，每种方法既有优点，也有缺点，不存在一种放之四海而皆准的学习算法。因此，要格外注意每种算法的适用情况、优势以及局限性。
  • 注重数理推导。其实机器学习算法的背景很大一部分是线性代数、数理统计等相关数学学科。因此，了解其背后的数学原理也是很重要的一部分。
  • 注重算法背后的思想脉络。不应该把过多的精力放在套路记忆与使用上，毕竟现实问题是非常灵活的，需要的解决算法也是非常灵活的。只有把握算法背后的思想脉络，才能使我们的学习具有较强的“泛化能力”。