背景
大二开始接触机器学习，到现在也快大半年了，在这段时间中踩过一些坑，分享出来，希望能给那些刚刚接触机器学习的人一点儿启发。
犯过的错误
错误一
太迷信算法，一直学习各种算法。初次接触机器学习，感觉蛮有趣的。接下来就陷入了算法学习的深渊，总是想先多学一点儿算法。每天不停的推导算法公式，遇到数学上不懂的，就转而去学数学，然后又回过头来学习各类算法。
后果
- 算法太多，学不过来。写到这儿，突然想到一句话：哪有纵横七百里拒敌的。诸葛亮和司马懿都说过的一句话。学习这么多算法，没几个用上了，更没有几个产生了实际价值。
- 算法学了，没有深入，容易忘记，学得越多，忘得越多。
错误二
学习了算法缺少实践。有无实践，这或许也是不同人之间拉开差距的一个原因吧。举个简单的例子，经常在各种知识分享网站上看见别人分享的有关数据分析、预测的小demo，看着虽然简单，但这也是一种实践，可以把学习的算法知识用上，加深印象。同时还检验了知识是否学到位了。
后果
- 无法考察知识是否学习到位了
- 没有实践，知识学了，但并没有发挥出它的价值，不要等到以后再去实践，也不要等有了具体场景了，再用知识去创造价值。到了哪个时候，很多东西都已经忘了，而且实践场景是可以自己创造的，并不是等来的。
改变
改变一
不在一个劲的学习各类算法，而是把注意力转移到实际场景中来。先将一两个算法使用上，进行一次端到端的学习，先熟悉机器学习具体的应用过程，然后再找到一个点深入下去，并进行横向扩展。
具体切入点
- 可以到优达学城听一下google的深度学习的课程，简单并且有实际的数据，以及代码，跟着课程内容实践一遍，或许会收获许多。
- 参加kaggle的比赛，这是一个蛮好的平台，提供了一些具体的场景，可以在这个平台上找一个感兴趣的比赛，端到端的实践一次，然后改进自己的方案，并分享出来，不断的尝试，并进行扩展。
改变二
注重数据。找到一些实际的数据，培养一些数据的感觉。
具体切入点
- 在各个提供数据的网站上下载一些数据，用算法来对数据做处理，然后用处理过的数据集来训练算法，从实践中来学习数据处理。
- 自己写爬虫，在网上抓取一些数据，再进行数据处理，算法训练。
愿景
希望可以不在停留在表面上，而是使用计算机加上所学的知识创造出实际的价值。
