坚持算法的心得和些许不一定正确的经验

今年的机器学习算法岗位神仙打架。这个可能是大家最常听到的版本。 诚然，大家应该明确的，公司不需要这么多机器学习，你可能深入这个领域之后就会越来越有这种感觉。

但是做算法的人呢？去年，就我这届，实验室来了很多学生，算法人数不过半。今年人少，三个，但是我作为热心的老学长一问想干啥方向，得到的回答全是机器学习。这可能和我们实验室的风气有关，放养。全员0项目，只能去做数据竞赛才能维持得了生活的样子。

我以前是爬电线杆的电***，热爱和被生活所迫就转了行。分享一下一年多的转行经验吧。这可能会给下一届的有缘人些许帮助。

警告，如果偏深度学习的人可能不太适合以下内容，三年制学生可能需要对内容进行相应调整，然后大佬级别的不需要浪费时间看。

吴恩达的入门神视频，它能让你快点知道你即将要干啥。接着入门神书《统计学习方法》，这本书比较薄，你可以看好几遍。每个人阅读方法不一样，我的方法是先看1章，再看12章，再看123章......这样很费时。你最好需要把书的每一个字都理解，切忌眼高手低。这段时间呢，python你不会得学。

那么问题来了，有的小家伙们不愿意看书，那有没有方法呢？有的。百度一下刘建平，他的博客机器学习方向的可以全看咯。反正这个迟早要看。所以认真看完书的可以没事来这个地方看看逛逛。

这个时候你可能觉得这个学科有点意思了。行，上西瓜书吧。我对西瓜书评价最高的是第一章，其余的也还可以，但是内容太多啦，而且讲的也不是很深。所以西瓜书我推荐选着看，但是第一章是必选（认真脸）。看累了，可以看看台大林轩田教授的机器学习基石与技法。

emmmm，那么这样够了么？没有，你没有实战经验。kaggle我这种小垃圾没做过，没资格评价。但是你最好别一个天池不做，BDCI也可以。你会开始随大流开始调包xgboost、catboost等。调包不错，但是你的知识应该可以自定义目标函数，可以理解各个参数的含义啦。开始调参之旅吧。天池的比赛，保守估计啊，认真做的基本都可以前50，有点实力和运气的一般可以前二十（然而实际上只有前五才比较有用😂）。这里面有一种腾讯啊，京东啊这种公司举办的比赛，我们戏称offer赛，不需要很高的名次就有进大厂的机会，大家记得关注哦。

做完了嘛，还有余力吗？刷leetcode，管你有没有余力！我这个大**在这个上面吃了大亏。这既是敲门砖，也是必修课。哈，或许你真的还有余力，那么去好好理解你所调包算法的原理是必要的，你写在简历上的东西面试极大可能会被问到。

那么问题来了，做到了上述的东西，能稳定进大佬级别的公司么？少侠，你需要一本prml，这本书难度极大（对于数学不是那么优秀的人来说）。不用看完，你就看前四章，课后习题记得看一下（对，你可以不做，但是你看一下之后，你就会觉得必须做了）

上面的是我现在还在努力的方向（是的，愚蠢的我现在还没完成自己说的），如果是两年学制的你很难发论文，夯实基础，做个比赛才是你靠谱的选择。（注意这两个词的顺序，基础才是重中之重！）

学无止境，而机器学习这种贴近数学的科目更是略显枯燥。如果想走的更远，你需要发自心底爱这门我称之为艺术的学科。而我们还有很长的路要走（大佬除外！）

以上内容的可靠性，emmmmm，但是作为运气型天池冠军（别说我**哈，如果我太水你们也不信我啊.....😂）我可以负责任地说没有大问题。真的完成了上述的内容，以后你应该会成为神仙打架的那个神仙........因为我同样没完成，所以我也是遭殃的小鬼.......