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      我的 Python 學習之路
      
                    
                    
                    
                    
      
                         好吃好看分子
                        
                        
                        2019-10-19
                        
                            
                        
                    
      
                    
      
                        
                        
      
                    
      
                    
                    
      
                        
      
                            
                        
      
                        
      
                            
                                
      
                                    
                                        
      

                                        
                                        

                                        
      說來慚愧，我最早開始學習python，是去年9月，過去一年里斷斷續(xù)續(xù)，幾乎沒有進展。
      去年9月保研以后，我預(yù)感自己大四這年會松懈下來，渾渾噩噩地度過一年。閑著也是閑著，就打算學點東西。

      從前年開始，Python變得很火熱，身邊的人都開始學習Python，我也打算學學這個語言，至少要知道大家學來干啥。所以那時候沒有真正想明白，為什么要Python。

      整個學習過程也是沒有目標和節(jié)奏，學一天晾兩天。學了幾周還是停留在抄代碼的水平。等畢業(yè)設(shè)計開始以后，學Python這件事就徹底晾在一邊了。


      01
      我為什么要學python？
      我把它當作一件嚴肅的事情，還是今年7月份開始。

      我為什么要學python？

      今年7月份，我正式進入研究生導師課題組，確定了我大致的課題方向，是關(guān)于模型模擬。

      師兄師姐也在做，他們用的方法比較成熟——用fluent、matlab的工具箱建模，主要的工作是設(shè)置參數(shù)并不斷優(yōu)化，得到理論上的最優(yōu)解，最后通過實驗數(shù)據(jù)進一步修正。

      這個過程比較依賴經(jīng)驗，并且沒能充分利用已有的大量數(shù)據(jù)。

      導師說，現(xiàn)在領(lǐng)域內(nèi)比較新的做法是通過智能算法（機器學習）訓練模型，得到最優(yōu)參數(shù)。

      由于python在機器學習方面有很成熟的框架和第三方庫，并且容易學習掌握，所以我就開始把 Python 當作一項必須掌握的技能。

      我不是計算機、軟件專業(yè)的，現(xiàn)在沒有轉(zhuǎn)行專職寫代碼的意愿，Python 對我而言是一個很好用的工具。它讓我能做一些區(qū)別于同專業(yè)前輩的事情，我不知道這是不是優(yōu)勢，但我相信這會產(chǎn)生一些新的發(fā)現(xiàn)。

      所以，對于非計算機、軟件專業(yè)的朋友，Python 是一個能讓你區(qū)別于同行的工具。


      02
      我的學習路線
      我的學習目標是掌握機器學習的 Python 實現(xiàn)方法。所以我給自己設(shè)定的學習路線是：
      1.掌握 Python 語言
      2.初步認識機器學習
      3.深入了解機器學習并嘗試自己用 Python 寫簡單的模型算法
      4.能運用機器學習訓練實驗數(shù)據(jù)得到合理模型
      我一開始沒花太多時間在網(wǎng)上搜教程，比較哪家好。后來發(fā)現(xiàn)這樣做是對的，因為各種入門教程基本都是官方手冊的視頻版，并沒有明顯的優(yōu)劣之分，學習效果取決于動手寫代碼的過程。

      我去年沒學好，主要是因為我太依賴教程了——我找教程必須要求有視頻、源代碼，一來看視頻輕松，二來方便抄代碼。
      從七月份開始，我花了20多天，大概100個小時，刷完MOOC上嵩天老師的課。
      推薦配合教材一起看，因為很多要記的東西翻書比翻視頻方便，尤其是書的附錄列出了幾個常用庫的函數(shù)、參數(shù)。
      上完這門課以后，我基本能沒有語法錯誤地寫一些簡單的語句，就算有bug我也知道怎么搜索解決。

      同時，我開始補一些概率統(tǒng)計的內(nèi)容，因為機器學習的很多內(nèi)容都和概率統(tǒng)計有關(guān)，比如貝葉斯定理。這方面我主要是復習本科教材。


      其次，在刷完嵩天老師的 Python 課以后，我開始初步了解機器學習。我選的課程是黑馬程序員的免費課程《最簡單快速入門Python機器學習》，基本涵蓋了機器學習的主要流程。
      鏈接：http://yun./course/500.html?bili

      這個課程的好處就是思路清晰，不拖沓，詳略得當，這對于入門者來說比較友好。因為對入門者來說，最重要的不是學多深，而是如何快速了解全貌。

      但是弊端就是，加了公眾號、QQ，留了電話，加微信，最后都沒拿到課程案例的數(shù)據(jù)集。沒有數(shù)據(jù)，對機器學習來說基本是災(zāi)難。最后好不容易在貼吧找到了數(shù)據(jù)。
      
                                          		
                                
      
                                  
                        
      
                    
      



                
      
                
      
                    
                    
                        
      
                            
                                
        
                                    		
                        
        
                            
                
        
                
        
                
                
                
        
                
        


                

                
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