0. 引言

本文旨在帮助那些希望进入或转行至机器学习领域的朋友们。机器学习是当今最具潜力的技术领域之一，许多人希望通过自学掌握这项技能。本文的主要目标是指出一些常见的自学误区，并提供一个实用的学习路径。本文面向的是那些希望零基础自学的读者，对数学、统计和编程的要求并不是很高。

1. 自学机器学习的误区和陷阱

1.1 避免过度补习数学知识

很多人认为在开始学习机器学习之前需要掌握所有的数学知识，但实际上，这种做法往往会拖延学习进程。机器学习课程通常会要求具备线性代数、概率统计、优化理论和微积分等基础知识。然而，不必在一开始就掌握所有这些知识。可以在学习过程中逐步补充欠缺的部分，这样更有效率且更具针对性。

1.2 不要将深度学习作为入门的第一课

尽管深度学习很受欢迎，但将其作为入门的第一课并不是最佳选择。深度学习具有较强的黑箱性质，学习过程中可能会感到困惑。此外，深度学习的硬件要求较高，不太适合初学者在个人设备上进行学习。因此，建议从较为基础的课程开始，逐步过渡到深度学习。

1.3 选择合适的材料并关注时效性

机器学习领域发展迅速，因此选择合适的材料非常重要。很多初学者倾向于收集大量资料，但实际上，这可能导致资源分散。建议选择近期出版且口碑良好的书籍和课程。例如，一些较老的书籍可能已经过时，例如Tom Mitchell的《机器学习》。相比之下，近年来出版的书籍更加符合当前的需求。

2. 机器学习的准备工作

2.1 硬件选择

在入门阶段，大多数数据集都可以在个人笔记本电脑上运行。例如，MNIST数据集就是一个典型的小型数据集，非常适合在个人电脑上进行操作。对于深度学习而言，Windows用户可以通过安装Ubuntu虚拟机来利用GPU进行加速。

2.2 软件选择

Linux系统对许多机器学习模型的支持较好，但Windows系统也可以通过虚拟机安装Ubuntu。对于编程语言，Python是最常用的选择，因为它拥有丰富的库支持。此外，R语言在某些情况下也可以使用。对于编程基础，建议自学一些Python知识。

2.3 英语能力

英语能力对于学习机器学习至关重要，因为大多数书籍、期刊和会议资料都是英文的。即使未来不从事机器学习工作，良好的英文阅读能力也会有很大帮助。

3. 学习路径

3.1 初级阶段：3-6个月

3.1.1 吴恩达Coursera课程

吴恩达的Coursera课程是许多人的入门课程，难度适中且完全免费。该课程受到了广泛的赞誉，可以快速帮助初学者建立起机器学习的基本概念。

3.1.2 Python机器学习与《统计学习导论》

在学习吴恩达的课程时，推荐同时阅读相关的书籍。这两本入门书籍分别是《Python机器学习》和《统计学习导论》。前者专注于Python框架，后者则引入了R语言。这两本书籍都非常适合初学者。

3.1.3 《机器学习》（周志华）

周志华的《机器学习》是一本经典的教材，但建议将其作为参考书，而非主要学习材料。这本书涵盖了广泛的内容，但对于初学者来说可能稍显复杂。

3.2 进阶阶段：3-6个月

3.2.1 Kaggle比赛

Kaggle是一个数据分析社区，提供了许多数据集和比赛。参与这些比赛不仅可以提升技能，还可以获得奖金。此外，Kaggle社区会分享经验和解决方案，有助于解决问题。

3.2.2 Sklearn文档学习

Sklearn是Python中常用的机器学习库，通过阅读其文档可以更好地理解和应用各种模型。Sklearn的文档不仅提供了示例代码，还包含了可视化图表，非常实用。

3.3 深度学习阶段：3-6个月（可选）

3.3.1 吴恩达深度学习课程

吴恩达的深度学习课程分为五个部分，通过Coursera平台发布。网易云课堂也提供了翻译版本。学习这些课程可以帮助你掌握深度学习的基础知识。

3.3.2 《深度学习》（Ian Goodfellow）

这本书由深度学习领域的几位权威人物撰写，内容全面且深入。建议根据自身需求选择阅读章节，例如基础数学知识、主流神经网络等。

4. 深入研究

完成上述计划后，你将具备一定的机器学习能力。接下来，重要的是形成系统的知识体系。可以考虑阅读《统计学习基础》等经典书籍，或关注顶级会议如ICML、NIPS、KDD等。此外，参与科研项目和企业实习也是非常有益的经验。

5. 结语

机器学习是当今最有前景的技术之一，欢迎各位读者尝试并享受这一领域的乐趣。无论选择哪个方向，保持独立思考的能力和去伪存真的勇气都是非常重要的。希望本文提供的路径能帮助你更好地规划自己的学习计划，最终实现自己的目标。