统计学习、机器学习以及python的学习顺序是什么

前言

我是非科班出身成功转行算法的，我来说下我的学习路线是怎样的。（文末送读者福利）

1、看书学原理：我因为没买周志华老师的西瓜书，只看过李航老师的小蓝书，我第一遍看统计学习
方法的时候非常痛苦全是公式，足足看了三个月还只学了点皮毛，最重要的是理解里面的算法，最
好用笔在纸上一步一步的推导。而且最好把书多看几遍。

2、动手实践：看书主要是懂原理，比较重要的是还需要实操，我后面买了一本《机器学习实战》，
里面有经典算法的python实现，可以照着上面慢慢打，这样也不需要去刻意学习python,如果遇
到问题网上直接查下就ok了

3、参加算法竞赛：有些国内外知名的平台比如kaggle、天池等平台，每年有很多比赛在上面放出
来，算法竞赛就是一个很好的应用和学习的地方，我最初是从kagglel的入门赛泰坦尼克号救援开始
玩起的，慢慢的随着实力的增长开始报名正式的商业比赛和研究赛，经过一两年的学习和竞赛精
力，在kaggle.上也新获了六七块奖牌以及国内比赛的top,kaggle:全球总排名也进入了TOP1%。如
果是科班出身的肯定会比我更强，所以请坚持。

4、提前实习：去实习能学到工业界的场景知识，工业界的处理可能没有学术界那么花哨，用的模型
也没有那么复杂，但是在很多复杂业务的处理上数据预处理后处理往往也是极其复杂的，不仅仅局
限在模型优化上，在有时效性的要求的地方还会需要对模型进行加速，操作有量化、剪枝、蒸馏
等，能够提前适应工作所需要的技能和场景。

感悟：

刚开始学的时候一定是很痛苦的，但是一定要走的稳一点把基础打好，学好机器学习的数学原理再
去学习深度学习会事半功倍，希望我的经验能够帮助你，加油。

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