1樓：陽光
不知道你多大年齡，阿姨我今年快48了，去年開始學習機器學習，深度學習，也經歷很多燒腦的日子，但是要相信自己，多去網上搜尋，書讀百遍其意自現，死磕到底，沒什麼學不會的，想想又不是讓你造原子彈
2樓：我執
看到這個題目我頓時會心一笑,彷彿見到了過去的自己.
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我想題主應該是想問怎麼快速的學習演算法,而不是問怎麼解決心情壓抑的問題.
對於如何學習深度學習演算法,我以親身經歷和你談一談,如下:
心態. 深度學習本身就不是一件簡單的事情,所以在學習之前需要做好準備,換句話說,不管學什麼做什麼都會遇到一定的挫折,不要輕易的放棄.
資料. 對於深度學習入門來說,使用簡單通俗的入門資料,能夠把深度學習最基礎的東西講得明明白白是很重要的,在這裡給推薦一本深度學習入門風評賊好的資料深度學習入門.很多人會說學習的方法不對,其實不然,每個人都有自己獨特的學習方法,有的方法雖然從理論上來說完美至極,但是卻忽略了每個人的執行力.
執行力.動手實現模型,邊學邊用,邊用邊學.
死磕. 對於不懂的問題要多看幾遍相關資料,看不懂可以先無腦實現,有可能在實現的過程當中靈光乍現,就頓悟了.
放棄. 如果在上面四點認真地去做了一段時間的前提下,但是一點進度(不是成果哈)都沒有,那麼可能就是自己不適合這個領域,那麼你是不適合在這個領域內深耕發展的.
3樓：Ho Kwan
壓抑之前，先問問自己為什麼一定要學
如果為了就業。python很簡單，學了也還有用，各種形式的教程滿大街，跟著乙個口碑不錯的學就好。機器學習（深度學習）就沒必要了，因為工作裡用不著（用得上的人不會學不會，早就學有餘力猛投簡歷了）
如果為了畢業。換乙個方向就好
沒必要在學不會的東西上死磕，選對合適的方向更重要
4樓：愛寫Bug
深度學習這些演算法推論本來就需要很深的數學知識，學不會也很理解。可以暫時放下理論推導，轉向實際使用，等用著的時候回來再看會覺得熟悉很多
如何區分ACM類演算法和機器學習類演算法？
thisisacompiler.機器學習演算法經過訓練之後會把這個句子分解成this is a compiler.this is a compiler.通過LL或者LR文法的parser把這個句子parse成subject verb object這樣的結構。On Chomsky and the Tw...
機器學習的演算法和普通《演算法導論》裡的演算法有什麼本質上的異同？
kosora曹 演算法導論 主要面向離散優化和組合優化 機器學習 深度學習 主要面向連續優化 如何把離散優化與連續優化結合起來？強化學習 應運而生 烈日烤魚 本質都是演算法,沒有區別.演算法導論的演算法教你,給你3 5 4 2 1,如何用最少的步驟把他們排序.機器學習的演算法,給你1 2 3 X 5...
常用的機器學習演算法比較？
knnay 各種機器學習演算法都有自己適用的情況，這裡舉幾個例子 1 多層感知器 當特徵只有幾維 或者十幾維，這時候比較適合才用多層感知器。多層感知器 2 卷積神經網路 當特徵的維度達到成千上萬維，就適合才用卷積神經網路。卷積神經網路 3 殘差收縮網路 當資料受到強烈的雜訊干擾，殘差收縮網路 1 2...