机器学习难不难？难。。。实在是太难了
我记得在我读大学的时候，微积分算是公认的非常难的科目，但之后因为要过一些考试临时抱了下佛脚，虽然确实难，但我认为只要稍微有数学基础的，都能学会。因为比较正弦余弦等等概念我们这个年纪了（- -！），如果非要学的话，顶多一天就全了解了。
不是吗？你想想做技术培训的，他们教的东西是我们大学四年学的，到了最后找工作的时候，不学不行啦，不学没工作啦，咦~六个月的时间，不仅把大学四年教的课程学完了，甚至比很多大学听课的要学得好。
所以说微积分说是难，但给我一个月的时间，我肯定是能过考试的。那机器学习呢？至少我在当时入门机器学习前一个月的时候，脑袋里面全是蒙的。。。
我很早以前就知道我比很多人笨这个事实了，所以不敢随便拿自己跟各位比较，但经过上面跟微积分的对比，确实能反映Machine Learning的入门难这个特点。其实都不算入门难了。。。它分明就是入门难，理解难，精通更难了。。。简直就是从入门到放弃的典范了！！！
但是，我还是想把我当时读研的研导给我回复的邮件贴出来：
是的，我的导师是位年级非常大且职位很高，反正就是比较厉害的那种，跟他聊天我们都很开放，很少说那些虚头巴脑的东西：这也是所有聪明人都喜欢的交流方式。（一瞬间就感觉自己变聪明了。。。）至于。。。它为什么把东西说成东东。。。可能是为了让我感觉更亲近吧。
好了，我们不要在乎这些细节，“一学就会的东西，多半也没啥竞争力。”虽然我以前看过很多鸡汤文，但当我老师跟我说的时候我还是在一瞬间充满了能量。这里插一句，我以前总是觉得非常不公平，凭什么那些扫大街的清洁工那么苦那么累，每天三四点就起来扫地，时刻都在跟垃圾打交道，忍受着烈日炎炎和刺骨寒风，每个月的工资才两千多块（这两年涨了不少），但那些公务员每天在办公室里吹着空调喝喝咖啡，处理下报表每个月就能拿到五六千，后来我明白了，因为清洁工做的事情公务员也可以做，但公务员做的报表清洁工阿姨却可能做不了，他们不会打字，不会计算。。。（我没有一点对保洁行业的蔑视，我很敬佩他们，我们需要他们，感谢他们的付出）
说了这么多，难应该怎么办，我相信任何事情都是有方法的，就算是练习一万小时都是一种方式不是吗？
那ML的方法是什么呢？这个肯定是不敢说自己的方法是最好的，只能将当时导师教给自己的方法分享给大家，如果确实适合大家并且对大家有帮助的话那就真的太好了，因为小编写文章也就是为了给听众带来价值的。
当时我的导师在我入门的时候是让我不要太深陷于理论，千万不要太深陷于理论了，这会让你敲的每一行代码后面都是懵逼的表情：
train_housing.plot(kind="scatter", x="longitude", y="latitude", alpha=0.4
def transform(self, X, y=None):
rooms_per_household = X[:, rooms_ix] / X[:, household_ix]
population_per_household = X[:, population_ix] / X[:, household_ix]
if self.add_bedrooms_per_room:
bedrooms_per_room = X[:, bedrooms_ix] / X[:, rooms_ix]
num_pipeline = Pipeline([
('imputer', Imputer(strategy="median")),
('attribs_adder', CombinedAttributesAdder()),
('std_scaler', StandardScaler()),
])
是不是很形象，我今天就推荐给大家一个pdf，名字叫做一天搞懂机器学习，300多页，以最通俗易懂的方法把机器学习的流程跟理论相结合能让你在一两天内提升对基础的理解，这对以后的学习有着非常大的帮助，让以后的学习更不容易跑偏。资源在网上有点难找，因为我在我看ppt的地方下载不是要积分就是需要翻Q，但这都难不倒小编帮大家进步，所以大家扫描下方二维码回复一天搞懂机器学习就能拿到下载链接。先花两天的时间从最基本的大纲了解一下机器学习，然后小编会把自己觉得最好的最容易上手的学习方法和资源分享给各位。
祝所有学ML的人，六一快乐，我们。。。都是孩子。
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