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作为人工智能的核心，机器学习成为炙手可热的概念。很多朋友都开始进入机器学习的大军之中，不知道大家在学习的过程中是否注意到“自学机器学习应该避免的三大误区与陷阱”呢？下面小编就和大家一起探讨一下。
误区一：不要试图掌握所有的数学知识
很多机器学习的课程或相关的书籍首先强调大家需要掌握相关的数学基础。包括：概率论、统计学、逼近论、凸分析、微积分、信息论等等多种学科分支。每一种理论都需要花费大量的时间和精力去学习，所以往往哪些想优先掌握数学基础再进行机器学习的同学，还没有真正开始就已经放弃了。建议在机器学习的过程中，采取哪里不会补充哪里的方法，而不是眉毛胡子一把抓，这样才更具有目的性且效率是最高的。
误区二：深度学习是目标而不是开始
虽然深度学习本身就是机器学习最重要的内容，但是作为初学者尽量不要将深度学习作为自己的第一堂课。不仅仅是因为深度学习本身就不是很容易理解，同时更加重要的是，机器学起目前全球范围内并没有形成完整的定型的知识体系，很容易让学习者进入某个误区。
误区三：贪多而乱，打乱自己的学习计划
现在市面上有很多机器学习的资料，网盘上下载一部分，博学谷学习一部分，反而最终无法快速掌握相关的知识。在学习过程中一定要制定自己行之有效的学习路径，而不是一味的追求资料全而多。最终反而让自己变得混乱。所以建议大家：第一要找比较新的资料以及课程，过于陈旧的课程或者书籍也许知识体系已经被淘汰了的；第二是一定要完整学完某一门课程之后再去拓展更多的知识。
机器学习其实并不难，关键是你是否掌握了正确的方法，并且不要掉到学习的误区与陷阱。以上就是为大家分享的“自学机器学习应该避免的三大误区与陷阱”。希望对正在学习机器学习的朋友有多帮助。
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