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想转型机器学习 本科生 二本。怎么破？

大学时学的是数学，专业是信息与计算科学。大学时在搞建模，也参加过几次数据挖掘竞赛，可惜成绩都不理想。
下过功夫在机器学习上，了解传统的机器学习算法，认真研究过神经网络（非深度学习），概率与数理统计、多元统计方面没有问题。拥有相对深厚的计算机科学知识和编程经验。

接触过NLP，只可惜没有过多的参考资源，paper也有点难懂。不懂机器视觉和语音处理。由于无法查找更多有用的资料，至今无法搞明卷积神经网络的细节。

现在做C++服务器相关工作，毕业一年了。

怎么突围呀？

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最新评论
  • 海之乐章 java 2017/08/16

    不知道 帮顶 好多东西 都是公司学的 而且 想换方向 确实比较困难 好多都是一毕业就做这个方向的

  • 斯诺克夫斯基 软件工程师 2017/08/16

    英语得好。
    google

  • 房林 程序员 2017/08/17

    楼主很厉害了，基础过硬， 我自学了2个月的机器学习，买了一堆的书最后放弃了， 感觉自己一个小码农也就是用用库还行，什么算法设计调优也搞不了， 自己也没有数据分析的思维。  只能搬搬砖了。   如果自己喜欢可以跳槽换个方向，毕竟刚毕业吗，还有试错的机会。

  • 山庐结境远 准java程序员 2017/08/17

    同问，和楼主同专业。打算回炉一把，滚去读书，做机器学习

  • thrasher 学生 2017/08/17

    同C++，是得转型了。

    我觉得楼主要逼迫自己去面试机器学习方向，看看面试需要什么，然后学习相关面试内容，面试过了就辞职。

  • micro 软件攻城狮 2017/08/17

    除非你数学底子很好，英文不要太烂，年龄也得考虑，否则没必要冒风险，如果是在想转，可以转服务器端..

  • Coast   2017/08/19

    LeCun的论文看了吗？他的论文里介绍CNN很详细的…网上中文学习资源也比较多啊，论文里的经典示意图应该一搜一大片的。

    另外，建议结合开源库或者实例来学习，比较高效。

  • 星痕 JAVA高级程序员 2017/08/20

    要是我有那么好有基础就不需要纠结了。。。

     

  • 龙雀 野生程序员 2017/08/21

    第一步了解机器学习是什么、能做什么、有什么类别（无监督：聚类、降维，监督：回归、分类）

    第二步把 API 弄熟。看 NumPy 和 Matplotlib 的文档。看 Scikit-Learn 文档中的示例（很详细）。重点了解预处理、回归分类聚类、交叉验证那几个模块。

    第三步了解应用场景。从 Kaggle 上下载数据集来分析，知道如何调参和清洗，模型选择等等。。。

    第四步看看背后的数据原理，看西瓜书、PRML、CS229等，这种书很多，不具体介绍了。

    最后才是刷面试题。

    • 龙雀 野生程序员 2017/08/21

      另外机器学习有不同的应用场景，比如医疗、交通、商业、文本、生物信息等等等。。

      但背后基本是做预测。只有特征选取那块可能需要点行业知识，其它的都一样。

  • zhangxin   2017/08/24

    机器学习，入门经典的教材。就是 吴恩达在coursera的课程啊，最近退出了一套全新的课程，只要英语好一点，学什么其实都可以的。如果看不懂英语，只能看中文文档的话，也就更初级程序员，掉方法实现功能一样的了。

    看完课程之后，就知道机器学习到底是什么，有哪些算法，之后自己就可以规划了。

  • 追寻原风景 数据挖掘 2017/09/26

    我们一个专业

  • peter8015   2017/10/10

    你这样的基础找个相关的工作应该不是什么难事，万事开关难，找个相关的工作入门就好。

  • zgbgx   2017/10/12

    我已经再转了，每天瞎比看，numpy，pandas，sklearn学完了,然后学了python，从java 转向了python，现在在一家 大型 P2P做大数据部门，做爬虫工程师，距离 数据分析、机器学习 还有点距离

    https://github.com/zgbgx/P2PDA  这是我  今年 找工作时做的 一个 简单的项目

  • assis 手机 2017/12/11

    同问，已经做了几年的linux driver想转机器学习，但是一看书，都是数学，早都忘记了，而且算法感觉还是比较难，做linux driver几乎不怎么写代码！