展望2017 駐足博客園

2016已經過去，2017還會遠嗎？為着自己的一個小目標而奮斗！

關於技術

先階段主要的學習目標是機器學習。自己在學的同時，也選修了學校的數據挖掘課。到現在也接觸到了查不多一半的算法了。給我的感受就是，光學算法實在是沒意思。機器學習就是用來用的。所以剛剛開始學習的園友可以結合一些工具來學習，一開始不用急着學例如python這樣的語言。可以學着使用matlab和WEKA這樣的工具，把重點放在算法本身和訓練數據上。至於編程的工作可以放到以后。

下面推薦一些機器學習的視頻和書籍，有些自己已經看完了，有的還沒有。其實干貨知乎上一搜一大把，機器學習該怎么入門？，可是給我的感覺，資料太多眼花繚亂。所以我就把我現在看到過的列了出來。

視頻：

• coursera上Andrew Ng的機器學習。（入門必看的，算法過程Ng教授描述的很清楚，每課后面有作業和編程練習。）

書籍：

• 《機器學習》 周志華著 清華大學出版社（我是一本西瓜書！老師推薦的機器學習入門書籍，側重理論和證明，內容比較寬泛。）
• 《機器學習實戰》Peter Harrington著 人民郵電出版社（實戰型，包含了機器學習的主流算法的python實現，使用uci數據集）
• 《統計學方法》李航著 清華大學出版社（書不厚，但是內容豐富）

網站：

• 廖雪峰的python教程（簡單，忘記了可以去查）
• UCI機器學習數據集（加州大學的機器學習數據集，里面有大量的數據，可以用來驗證不同的算法模型）
• Anaconda（python科學計算的發行版，沒有安裝python的，可以直接安裝這個，包含了IDE、python環境和主流的科學計算庫）

其實看過了以上的這些資料，應該已經對機器學習有一定了解了，可以自己訓練一些模型，接下去的路就會好走很多。

關於博客

之前寫過一段時間的.net，所以一直在博客園混，也是個園齡兩年出頭的老園友了，也有PV過萬的博客。之前由於考研和做畢設，荒廢了一段時間，現在決定重新寫起來。先定個小目標，比如說拿個推薦博客，hhh。。。。

知乎上總是有人不停在黑博客園，當然CSDN也有。可我仍然覺得這里一方凈土。其實之前一直想在學技術的同時，寫一個系列的博客的。剛好現在在看機器學習，就准備着寫一個list的博客。machine learning基礎與實踐系列。回想起之前自己寫博客的初衷，無非都是為了方便開發者和初學者啊，當然也是對自己所學的一個總結和解決問題的記錄。每次當我在學習的時候遇到一個點不明白的時候，總是會去看幾篇博客，然后把問題解決了，這個時候我就在想，如果把這幾篇博客的內容總結了，加上自己的理解發出來，那下次園友遇到相同的問題時，如果看到我這一篇文章就可以解決問題，那不是很好么？抱着這個態度就開始了我的博客之旅。最近也是如此，機器學入門看的一個梯度下降法，有的博客介紹了推導公式，有的提供代碼，有的只是把機器學習視頻中的ppt貼了出來。我在看懂之后，就總結了* 機器學習基礎——梯度下降法（Gradient Descent）和梯度下降法第二回——優化與比較。這兩篇，希望可以幫到初學者。

還有一種情況，我也會寫博客記錄下。就是對一些比較舊的博客的一個跟新吧。暑假的時候寫過一段時間的java web。剛剛接觸到IntelliJ IDEA，也看了不少教程，才成功建立了Maven Spring MVC的項目。而現有的很多博客的IDEA版本都很低，新版的配置方式有些都有些區別了。同樣的我也想試着把這個過程記錄下來，才有了IntelliJ IDEA上創建maven Spring MVC項目這樣的一篇文章。

說了這么多，也不是在標榜自己吧，畢竟自己能做的也是微不足道的。寫博客就是給人看的，能幫助到別人也是一大快事。所以在2016的末尾，也希望自己可以不忘初心，繼續把博客好好經營下去。在我之后有新的園友要學，就不必再去看就的教程去摸索了。也希望博客園能發展的更好，對不對。