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个人认为任何希望学编程的人都应该从纯C开始学习，它是最接近硬件的语言，也是让你了解到一切程序在计算机中如何运行的最佳语言。但是如果你觉得C太难，并且重点不在编程上，那么你可以直接从python开始。python的优势在于它有无数的轮子。你在用python的时候，任何你想写点代码实现点功能的时候，打消这个念头，去找找有没有轮子。所以python只需要了解基本的语言特性和语法就可以开干了。装上tensor flow，然后就可以开始你的机器学习之路了。 机器学习界的hello world叫mnist, 这是一个识别手写数字的项目。在tensor flow的官网上有完整的代码和解释。 接下来，可以试试跑跑不同的模型，不同的激活函数和回归算法。 了解一遍之后，可以开始你自己的项目，使用image net做物体分类是个不错的选择，同时我也建议做股票预测，激动人心而且不像物体识别在一开始就能获得较高的准确率。 模型搭好，训练代码写好之后，恭喜你成为了一名调参工程师。如果你想通过穷举调参，那你可能要调一辈子，除非你先花个几百万搭建你的机器学习集群。目前我试下来效率最高的调参方法是random search。在调参的过程中需要不断去学习斯坦福的机器学习课程，因为即便是random search你也需要知道你设定的范围。并且你得知道收敛不一致的原因等等。一个优秀的（GAO XIN DE）调参工程师需要深厚的深度学习知识背景。 接下来，你可以开始自己构建混合模型了。可能会有意想不到的收获。 |
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