避开机器学习初学者最常见的5个错误z 在这篇文章中，我们将看到学习Machine Learning时最常出现的 5 大错误。我相信没个人都可以入门的时候就很好地使用机器学习算法。希望这篇文章能够帮助大家避开或解决大家学习和实践中的一些错误。尽量避免跳坑。 1 不要从理论开始入手 传统的机器学习教学是这样的： 努力掌握数学背景知识 努力学习机器学习理论 努力从头开始实现算法 XOXOXO自我感觉不错（一些神奇事情发生） 最后开始使用机器学习（我们的终极目标） 这种方法非常慢，而且很困难。这是为想要拓展该领域前沿的学者设计的，并不适合只是想要得到结果的实践者。 Trap 如果你在想以下问题，你就掉入了这个坑了： 我需要先完成线性代数的课程； 我需要回去先拿个博士学位； 我必须先读完教科书。 Way out 数学或深奥的算法理论学习能够怎样帮助你实现目标？你多半会停下来。会失败。不会离你的目标更进一步。解决的方法是鼓捣模型。 如果机器学习对市场的有价值的贡献是准确的预测，那么你就学习对问题进行建模并得出准确的预测吧。就从现在开始！ 然后努力掌握它，做到非常擅长。 如果你需要，就阅读、窃取、收割别人的理论，但你只需要你的目标所需要的——只要它能帮助你实现更好的价 (more...)