背景：中学二年级，纯自学，周围无人交流。

为什么要入坑？

1.     好玩

和游戏一样好玩，这一条已经足够。

（和机器学习最像的游戏是日麻，同样的超多术语，同样的统计问题，同样的概率思维，同样的玄学，同样的游戏攻略:P

2.     大学后可能会用到

（机器学习有4种学法，学着！这些东西应该学着，将来上大学的时候要用。）

入坑需要什么？

答：什么都不需要，但是有一些知识是可能对入坑有帮助的。下面我将列举，注意，这些知识在后期是一定有用的，但是入坑时不需要掌握也可以。

1.     数学：考研三件套：高数、线性代数、概率论与统计。都很有用，就不废话了。

2.     英语：按理说没有这个你是没法看英文文章的，但是绝大部分游戏攻略都是英文的，那我为什么说是不必要的呢？

答案是使用谷歌翻译~

开启谷歌翻译后，用中文一目十行，然后看到不懂的再切回英文，（一般是多义词与语法的问题）基本上看文章就没问题了。

实际上，最完美的英语水平就是可以一目十行，但是我估计非母语国家99%的人都做不到吧，所以说大家都在同一水平线（笑）

顺带，入坑后，你需要大量看文章以及官方文档。

3.     编程语言：我只会C with stl（你知道我在说什么:p），感觉对于理解计算机底层有点帮助，但是入坑时应该影响不大，然后是python，这个我入坑时不会，是入坑后学的。

4.     Numpy:是python里的模块，不用看专门的书，会一点基本操作即可。

5.     Pandas:也是模块，会基本操作即可。

6. Matplotlib:同上，主要用在数据可视化帮助理解，但是这一步如果打kaggle可以白嫖别人的。

重点来了！！！（瞧黑板）如何入坑？

不要看网上繁多的入门路线之类的东西！！！

推荐是看书~书分为两类，数学类与实践类。先看实践类，再看数学类。

///其他没提到的书都不推荐买，截止2019年6月2日出版的书我基本都看过了，出版的书基本都是入门向，（为了销量），但是真正能让你入门，并且内容有用，不是特别陈旧、毫无用处的书很少。例如教你python造轮子的书有什么用？只会疯狂劝退你。///

第一步推荐看python机器学习实践与kaggle实战这本书，建议买实体书做笔记。

第二步补数学知识（可选，也可等到你需要用到的时候再来）

可选的有 吴恩达的课，统计数学方法，机器学习 周志华。

第三步，去kaggle。开始游戏。

随便找一个比赛加入，然后从kernels开始看（这一步用谷歌翻译完全没问题），找一个baseline后，自己运用学到的东西开始修改~

第四步，入坑深度学习，实践书只推荐 python深度学习，是keras的作者写的。

数学我就不推荐了，反正没有人带的话就只能自己炼丹，不可能搞的出来算法的。对了，要炼丹，可以去最大的同性炼丹师交流平台。最后一提，炼丹凭的就是炼丹炉以及配方。

预训练模型（配方）无比重要，设备配置（炼丹炉）无比重要，8张1080TI日神仙。

到这一步，基本入坑完成，你可以自由的驰骋了~任何方向你都可以深入了解。

最后附上，需要安装的内容：

Anaconda安装 ：包含numpy pandas 用于数据处理，Matplotlib用于绘图https://www.zhihu.com/question/58033789/answer/254673663

SKlearn：用于机器学习

Xgboost、lightgbm

Keras、pytorch、tensorflow2.0、fastai用于深度学习。

一些废话：

二次元是最完美的艺术形式，看完动漫流泪后深思的这种状态是深度心流，有助于我更好的学习。隽永流长的如玻璃般明亮透彻的艺术品。

尽管二次元商业化作品繁多，但是正是因为其无所不包的特性，所以导致商业化作品的形式更容易去做。就像一种语言，有人用它可以写出世界名著，有人也只能用他骂人。这是语言的多维性。

如果要做艺术，我会选择二次元。音乐上采用古典式的思路与风格搭配现代的电子音乐去融合，但核心还是古典时的交响、无所不包的特性。

小说的话，会仔细雕琢每一句话，让每一个场景如同画面一样精美。在二维平面上做到极致的完美，这才是虚幻而完美的艺术。也是概念的最强化。逻辑与思维的实体显现entity。