1 开始学习机器学习
懵懵懂懂的走了很多弯路
1）开始看彭亮的入门教程 ，入门简单-（开始也是觉得天书一样） 明白原理 比其他大部头的 分外亲民 良心教程
2）知道要补数学知识 ，开始网易的矩阵启蒙
3） 补习高中的的代数、概率等 谁让基础差呢
4） 开始看概率论、统计学
----此间花费的时间很多 非常迷茫 不知道还要学多久 学多深才能入门
优达学城的课程有免费的时候 ，也是因为数学的基础差 没勇气继续跟。
时间就这样过去了。。。
5）觉得nlp-自然语言处理必须要入门 公式也一堆堆的
从入门到放弃
6） 我干吗学数学公式呀 我是做项目，绕过去公式就好了呀
突然见 悟道了学习的核心诉求是解决问题 ，
明白了逻辑，明白了大致的公式解决哪个问题 ，剩下的就码代码就好了
如果你是算法工程师 那公式必须的倒背如流
如果做项目 知道调哪个库就够了
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开始 python的代码的学习和 sklean的入手
感觉压力小了很小
同时开始 aws-架构助理师的考试准备
生活是往上的爬坡，虽然辛苦 好歹是走上坡路
