本文属于《从入门到放弃》系列，但这次我希望你能坚持到最后再放弃，至少也要放弃在一个体面的位置。

前言：为什么我又开始学机器学习了

在B站偶尔刷到三个月从零入门深度学习，保姆级学习路线图，看完之后深受启发。

说"深受启发"是客气的，实际上是深受刺激。

因为我发现，我之前学的那些零零散散的机器学习知识，就像是：

• 会用sklearn调个API，但不知道底层原理
• 看过吴恩达的课，但看完就忘
• 知道什么是过拟合，但不知道怎么解决
• 能跑通一个Demo，但换个数据集就懵逼

这种状态，就像是学了三年英语，只会说"How are you"和"Fine, thank you, and you?"

所以，我决定系统地重新学一遍。

这篇文章，记录我的学习路线、资料整理、踩坑经验，以及（可能的）放弃时刻。如果你也在学机器学习，希望这篇文章能帮你少走一些弯路。

一、学习路线总览

1.1 整体时间规划

作者在视频中将学习路线分为6个阶段，总计约3个月：

注意：这个时间是作者给出的"理想时间"。根据我的经验，实际时间 = 理想时间 × 2（如果你还要上班的话，再 × 2）。

1.2 学习路线图

二、基础知识篇

很多人一上来就想学模型、调参数，结果看到公式就懵逼。数学基础不牢，地动山摇。

2.1 线性代数

为什么要学：机器学习的本质就是矩阵运算。神经网络的前向传播、反向传播，全是矩阵乘法。

需要掌握的内容：

学习资源：

• 📺 2小时掌握线性代数 - 速成版，适合复习
• 📺 3Blue1Brown 线性代数的本质 - 可视化讲解，强烈推荐
• 📖 《线性代数及其应用》 - 想深入的话看这本

2.2 概率论与统计

为什么要学：机器学习的另一个本质是概率。贝叶斯、最大似然、交叉熵，全是概率的概念。

需要掌握的内容：

核心公式（必须记住）：

贝叶斯公式：P(A|B) = P(B|A) * P(A) / P(B)

极大似然估计：θ_MLE = argmax P(X|θ)

交叉熵损失：H(p,q) = -Σ p(x) log q(x)

学习资源：

• 📺 3小时数理统计和概率论 - 速成版
• 📖 《概率论与数理统计》（浙大版） - 经典教材

2.3 Python数据分析

为什么要学：工具不熟练，就像厨师不会用刀。NumPy和Pandas是机器学习的基础设施。

需要掌握的库：

学习资源：

• 📖 《Python for Data Analysis》 - Pandas作者写的书
• 📺 各种Kaggle入门教程

2.4 我的踩坑经验

我的建议：

1. 数学不用学得太深，但核心概念必须理解
2. 推荐先看速成视频，再根据需要深入
3. 边学边用Jupyter Notebook敲代码验证

三、机器学习理论篇

这是最硬核的部分，也是最容易放弃的部分。但如果你能挺过去，后面就是坦途。

3.1 学习路径

3.2 核心算法详解

必学算法清单

3.3 需要手推公式的算法

这是原视频作者特别强调的，也是面试高频考点：

1. 逻辑回归与最大熵

Sigmoid函数：σ(z) = 1 / (1 + e^(-z))

损失函数（交叉熵）：
L(w) = -Σ[y_i * log(p_i) + (1-y_i) * log(1-p_i)]

梯度：
∂L/∂w = Σ(p_i - y_i) * x_i

面试必问：

• 为什么用交叉熵而不是MSE？
• 逻辑回归如何处理多分类？
• 正则化如何加入？

2. 朴素贝叶斯

贝叶斯公式：P(Y|X) = P(X|Y) * P(Y) / P(X)

朴素假设：P(X|Y) = Π P(x_i|Y)

预测：y = argmax P(Y) * Π P(x_i|Y)

面试必问：

• "朴素"是什么意思？
• 如何处理连续特征？
• 拉普拉斯平滑是什么？

3. 提升树（GBDT与AdaBoost）

AdaBoost：
- 初始化权重 w_i = 1/N
- 训练弱分类器 h_t
- 计算误差率 ε_t
- 计算分类器权重 α_t = 0.5 * ln((1-ε_t)/ε_t)
- 更新样本权重

GBDT：
- 初始化 f_0(x) = 0
- 计算残差 r_i = y_i - f_{m-1}(x_i)
- 拟合残差，得到新树 h_m
- f_m(x) = f_{m-1}(x) + h_m(x)

4. XGBoost

目标函数：
Obj = Σ L(y_i, ŷ_i) + Σ Ω(f_k)

其中正则项：
Ω(f) = γT + 0.5λΣw_j²

二阶泰勒展开：
Obj ≈ Σ[g_i * f(x_i) + 0.5 * h_i * f²(x_i)] + Ω(f)

其中：
g_i = ∂L/∂ŷ (一阶梯度)
h_i = ∂²L/∂ŷ² (二阶梯度)

面试必问：

• XGBoost和GBDT的区别？
• 为什么要用二阶泰勒展开？
• XGBoost如何处理缺失值？
• XGBoost如何并行？

学习资源：

• 📖 XGBoost完全详细解读 - DASOU的知乎文章
• 📖 刘建平博客 - 非常详细的算法讲解
• 📂 刘建平Github - 配套代码

3.4 学习方法建议

我的经验：

1. 不要死记公式，要理解为什么是这个公式
2. 手推公式时，用纸笔而不是只看
3. 推完公式后，自己写一遍Python实现
4. 然后再用sklearn，感受两者的差异

四、机器学习实战篇

理论学完了，是时候动手了。实战才是检验学习效果的唯一标准。

4.1 Scikit-learn速查

# 机器学习通用流程
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report

# 1. 数据准备
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 2. 特征工程
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

# 3. 模型训练
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
model.fit(X_train, y_train)

# 4. 预测评估
y_pred = model.predict(X_test)
print(classification_report(y_test, y_pred))

# 5. 调参优化
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
param_grid = {'n_estimators': [50, 100, 200], 'max_depth': [5, 10, 15]}
grid_search = GridSearchCV(model, param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X_train, y_train)
print(f"Best params: {grid_search.best_params_}")

4.2 Kaggle入门比赛推荐

4.3 实战学习资源

• 📖 《阿里云天池大赛赛题解析（机器学习篇）》 - 真实比赛案例
• 📺 Kaggle官方教程
• 📂 各种Kaggle Notebook（多看高分方案）

五、深度学习理论篇

如果说机器学习是手工打造特征，那深度学习就是让机器自己学特征。

5.1 学习路径

5.2 核心概念

反向传播（最重要！）

前向传播：z = Wx + b, a = σ(z)

损失函数：L = loss(y, a)

反向传播（链式法则）：
∂L/∂W = ∂L/∂a * ∂a/∂z * ∂z/∂W

必须理解：

• 为什么需要反向传播？
• 梯度消失/爆炸是什么？
• 如何解决梯度消失？

常见网络结构

5.3 学习资源

• 📺 刘二大人PyTorch深度学习实践 - 入门首选
• 📖 《神经网络与深度学习》 - 邱锡鹏的书，理论扎实
• 📺 吴恩达深度学习课程 - 经典课程

六、深度学习实战篇

理论再好，不如动手跑一个模型。

6.1 PyTorch快速入门

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义网络
class SimpleNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(784, 256)
        self.fc2 = nn.Linear(256, 64)
        self.fc3 = nn.Linear(64, 10)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.dropout = nn.Dropout(0.2)
    
    def forward(self, x):
        x = x.view(-1, 784)
        x = self.dropout(self.relu(self.fc1(x)))
        x = self.dropout(self.relu(self.fc2(x)))
        x = self.fc3(x)
        return x

# 训练流程
model = SimpleNet()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

for epoch in range(10):
    for batch_x, batch_y in dataloader:
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(batch_x)
        loss = criterion(outputs, batch_y)
        loss.backward()
        optimizer.step()

6.2 实战项目建议

七、面试准备篇

学了这么多，最终还是要找工作的。面试是最后一道坎。

7.1 高频面试题

7.2 必看资料

• 📖 《百面机器学习》 - 面试圣经，必看
• 📖 《统计学习方法》 - 理论基础
• 📺 各种面经（牛客、知乎）

7.3 面试Tips

1. 理解 > 背诵：面试官能看出来你是背的还是理解的
2. 准备项目：至少准备2-3个能深入讲的项目
3. 诚实：不会就说不会，别瞎编
4. 沟通：技术面也是沟通能力的体现

八、我的学习记录

这部分记录我自己的学习进度，持续更新。

8.1 Milestone

8.2 学习心得

第一周：数学基础

重新学线性代数，发现以前学的都是假的。3Blue1Brown的可视化视频让我第一次真正理解了"线性变换"是什么意思。

第二周：概率统计

贝叶斯公式以前只会背，现在终于理解了"先验"和"后验"的含义。最大似然估计的本质就是"让观测数据出现概率最大的参数"。

第三周：机器学习理论

逻辑回归的公式推了3遍才完全理解。关键是要理解为什么用交叉熵损失，以及梯度为什么是那个形式。

(持续更新中...)

九、总结

9.1 学习路线图总结

9.2 给初学者的建议

1. 不要急：3个月是理想时间，实际可能需要更久
2. 动手做：看10遍不如写1遍
3. 坚持记录：写博客、做笔记，输出是最好的学习
4. 加入社区：找人一起学，互相监督
5. 允许放弃：如果实在学不下去，休息一下再继续

9.3 最后的话

机器学习的学习之路确实不容易，公式多、概念多、工具多。

但是，每当你真正理解一个算法的原理，每当你的模型在Kaggle上排名上升，每当你解决一个实际问题——那种成就感，是无法言喻的。

所以，坚持下去。

如果实在坚持不下去了，那就...

先放弃一下，休息休息，然后再继续。

毕竟，这是《从入门到放弃》系列嘛。😄

参考资料

路线图说明

• 📺 B站视频：三个月从零入门深度学习
• 📂 入门思维导图(XMind)

学习资料

• 📺 2小时掌握线性代数
• 📺 3小时数理统计和概率论
• 📖 Python数据分析（中文版）
• 📖 《统计学习方法》- 李航
• 📖 XGBoost完全详细解读 - DASOU
• 📝 刘建平机器学习博客
• 📂 刘建平Github
• 📖 《阿里云天池大赛赛题解析（机器学习篇）》
• 📺 刘二大人PyTorch教程
• 📖 《神经网络与深度学习》 - 邱锡鹏
• 📖 《百面机器学习》