我是一个学机械出身的，所以你们想要超过我是很容易的。
第一阶段
在学习之前，你需要把高数，线代，概论牢牢掌握，原因不多说。这三门数学就和内功一样，虽然掌握好了不一定能打赢别人，但一旦学起来外功就不会觉得多难。
周志华《机器学习》，俗称西瓜书，我看了两个月，因为数学基础好，所以推进起来没那么困难。看完这本算是对机器学习有了一个稍微清晰的认识了。
《机器学习实战》，封面是一个樵夫，我花了五个礼拜把上面的代码全都实现了一边（看清楚，是实现一遍，不是照着打了一遍！！！）。
机器学习实战
虽然我没有任何编程基础（就是稍微懂一点C和C++），但学起来依旧感觉不是很难。有不懂的就百度，只有自己经历过的才能内化为知识。
第二阶段
到此算是第一阶段，这个阶段结束之后自己去做一个SVM+PCA的人脸识别项目，同时多看几篇相关的论文，多查CSDN和博客园。数据库用一个叫FREET_80_80的数据集（以后还会用）。成功之后，你就算是小有所成，足以跟外行人吹B了。但跟同行还差的很远很远。
我学到这里的时候，研一上半学期已经快结束了。但是我依旧没碰深度学习。紧接着我就去图书本找到了第三本书，《python大战机器学习》。这本书非常好，反正我是读完了你随意。
python大战机器学习
第三阶段
我用上半学期最后的时间把这本书的所有代码都写了一遍。但是最后他的那个kaggle实战项目我没运行成功，就去了kaggle把最经典的数据挖掘项目——《泰坦尼克号》，给认认真真的学了好几遍，直到自己掌握了全部技术（比如数据清洗，K-Flod，stack，特征工程…）。当然了，中间过程很艰辛，查了很多很多很多很多很多资料，因为我不喜欢整理（一个正常的理工男都是不爱收拾卫生的），直到最后我的网络收藏夹爆满了。后来就发现了机械出身的我还是编程能力太差，就学了第四本书————《用python进行数据挖掘》，这是一本讲numpy和pandas的书。
到此，我研一的上半学期就结束了，推荐最后一本书，是我在群文件找到的，《浅谈人工智能》，我看了三遍（跟小说一样），非常同意其中的观点。
先写这么多吧。
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