機(jī)器學(xué)習(xí)是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。專門研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識(shí)或技能，重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。

很多同學(xué)在學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的時(shí)候，理論粗略看一遍之后就直接上手編程了，非常值得表揚(yáng)。但是他不是真正的上 手寫算法，而是去直接調(diào)用 sklearn 這樣的 package，這就不大妥當(dāng)了。筆者不是說調(diào)包不好，在實(shí)際工作和研究 中，封裝好的簡單易用的 package 給我們的工作帶來了莫大的便利，大大提高了我們機(jī)器學(xué)習(xí)模型和算法的實(shí)現(xiàn) 效率。但這僅限于使用過程中。

筆者相信很多有企圖心的同學(xué)肯定不滿足于僅僅去使用這些 package 而不知模型和算法的細(xì)節(jié)。所以，如果你 是一名機(jī)器學(xué)習(xí)算法的學(xué)習(xí)者，在學(xué)習(xí)過程中最好不要一上來就使用這些封裝好的包，而是根據(jù)自己對算法的理 解，在手推過模型和算法的數(shù)學(xué)公式后，僅依靠 numpy 和 pandas 等基礎(chǔ)包的情況下手寫機(jī)器學(xué)習(xí)算法。如此一 遍過程之后，再去學(xué)習(xí)如何調(diào)用 sklearn 等機(jī)器學(xué)習(xí)庫，相信各位更能體會(huì)到調(diào)包的便利和樂趣。之后再去找數(shù)據(jù) 實(shí)戰(zhàn)和打比賽做項(xiàng)目，相信你一定會(huì)成為一名優(yōu)秀的機(jī)器學(xué)習(xí)算法工程師。