2018/6/6
最近在看機器學習方面的書籍，很多聲音認為李航的《統計學習》非常適合新手。一開始看第一章對符號，概念的定義，認為確實很清晰，比周志華的書，在符號，概念，假設的介紹方面清晰多了。無奈這種好感也持續不了多久，看著看著，感覺某些知識點的描述盡是一堆新的術語和概念，公式，看到都懷疑自己是不是蠢到家了，怎麼看沒共鳴。話說，我的需求並不是領教學術的嚴謹呀，我只想深刻地掌握某個工具起源，所要解決的問題，以及背後的思想，所體現的本質，做到能夠用的時候清清楚楚，而不是一知半解，不小心就班門弄斧那種。
就拿看到的k鄰近演算法來說，它要解決的問題是，當例項點的維度高的時候，如何找到離該點最近的點。kd樹是乙個工具，但李航在介紹kd樹的時候，只講kd樹本身的實現過程，但在kd樹的座標軸選擇時，為何要根據 l=j mod k+1這樣的規則進行選擇？這樣的規則又如何確保劃分後，相近的點能在同一棵子樹上？對於這些為什麼的問題，介紹得並不清晰。當然不能只知道是什麼，而不知道為什麼。以關鍵字「kd鄰近法 kd樹」在網上查詢，確實找到了一篇講解清晰的博文。
由此可見，不能迷信任何一本書，也不能將希望寄託於任何一位專家，任何一種主流推薦。死磕一本書，想要了解清楚裡面每句話或者每個知識點都是不可取的。但，將書作為線索，去尋找更多的角度，更多的聲音，這個則是可取的。這樣更能讓人對某個概念有更深刻的理解。
新手學習心得12 6 2016
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學習心得 我的學習心得
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