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本文的作者学了九个月的机器学习，然后找到了一份工作。想知道他是怎么做到的吗？

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我从苹果辞职了，而后创建的互联网公司也倒闭了，但我并不在意。

我想学机器学习，热情高到打算把它全学会。但热情可买不到东西。

我开始在周末靠开优步赚学费。

遇见不同的人是一件很开心的事，但总是开车让我感到厌倦。交通、停车、启动、燃料够不够、空气、空调、加减档、该走这不该走那，这些我都不喜欢。

一周学五天机器学习，每次一整天，不管什么时候这都太难了。

周末开优步，平常就搞机器学习，日复一日。我必须学习，一定要，总是开车可不行，虽然目标还不明确，但司机一定不是我想做的。有一次周六晚上，我开车赚了280美元，光罚款就罚了我290美元，倒贴10美元。

我用9个月的时间完成了self-created AI Masters Degree（一个自学项目），还得到我一份非常满意的工作。

每天怎样学习呢？

1. 缩减搜索时间

机器学习涵盖的东西太多了，有代码、数学、概率、统计、数据，还有算法。

这么多学习资源没有哪个可以省去，选择太多和没有选择是一样的。

如果你是认真的，就给自己定一个课程表吧。与其花好几个礼拜琢磨应该学Python还是R，是上Coursera的课还是上edX的，从数学还是代码开始学，不如用一个星期整理出一个粗略的计划，然后执行下去。

对我来说，这就是在创造自己的人工智能硕士学位。我决定先学代码，用的是Python语言。我找了各种各样的课程和书籍，然后把最感兴趣的都放在一起。这种方法不一定适用于所有人，但对我确实奏效了。

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一旦有了课程表，就有路可循，不会浪费更多的时间去迷茫了。起床，坐下来，学我该学的（想学的）就好。

也不是那么严苛。要是出现了其他我感兴趣的东西，我也会研究，然后学习有关知识。

如果不是在大学，而是从网上学习，那最好有自己的方法。

2. 改善环境

想象一下：你爷爷的第一个橘子园破产了。

土壤状况良好，不缺种子也不缺设备。

那是怎么回事呢？

天气太冷了，而橘子需要适宜的温度才能生长。就算爷爷种橘子的水平再高，也没法和老天爷作对。

后来他搬到了一个相对温暖的城市，重新开了一个橘子园。

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只用了12个月，他的橘子汁就成了小镇里最好的。

这和学习是一个道理。

不是说有电脑、网络、好书，就能有动力去学习了。

怎么讲？

环境使然。

房间里让人分心的东西太多了。

想找朋友一起学，可人家未必有你的决心。

WhatsApp每7分钟关闭一次。

能怎么办？

我把自己的卧室整理成了一个学习专区——先打扫干净，把手机收起来或者放在别的屋里，关闭一切推送。

我和朋友讲，下午4点前手机都关机，过了4点后我会联系他。朋友表示认同。

如果是社交时间，朋友真的是再好不过了，可该学的时候就得学。一整天不碰手机有点困难？那先试一个小时，随便一个看不到的抽屉都行，而且应该默认设置为勿扰模式。

改善环境，让知识在其中流淌。

3. 构建自己的学习体系，保证每日都有收获

问题13把我给难住了。

本来昨天就打算搞定它，可是没成功。

现在又该学习了，但我知道昨天有多用功却毫无进展。

虽然知道应该去学习，但还是决定推迟一下。

于是就陷入了循环。

唉，已经不是第一次了，虽然知道，但就是避免不了。

桌上这摞书就这么直勾勾盯着我。问题13啊。于是我开了定时，25分钟。我知道这点时间可能不够，但我可以坐下来试试。

4分钟过去了，这简直就是地狱啊，但我没放弃。24分钟后，我已经不想停下了。

时间到了，我又继续给自己定时，3次以后，问题解决了。我对自己说你是世界上最棒的工程师。这是假的，但不要紧，再小的成就也是成功。

你不可能控制自己学了多少东西，但可以控制在学习上花多少时间。

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可控：每天学4个25分钟

不可控：完成当天的所有任务

构建自己的学习体系，保证每日都有收获。

4. 适时放空自己

先给个结论——学习是种终极技能。要是能知道怎么学得更好，就没什么难事了。掌握机器学习，成为优秀的程序员，提高编程能力，这些都不在话下。所以我认为必须提高学习能力，于是立刻着手于此。

我学了Coursera的Learning How to Learn course课程，其中一个主题是焦点思考和扩散思维的对比。

做独立任务时会用到焦点思维。

没有特意考虑什么事情的时候就是扩散思维。

这两种思维模式互相转化时是最佳的学习状态，所以洗澡时偶尔会灵感爆棚， 因为周围没有事物干扰。

处于扩散思维时，你的大脑有空间将焦点思维中吸收的所有东西联合在一起。

关键就在于，为了更好地工作，这两种思维模式都必不可少。

如果已经构建了起自己的学习系统，进行了4次25分钟的焦点思考，那之后就去散散步，小憩一下，坐下来想想学过的东西。

经常这样放空自己，就能在独立的空间中发现许多事物的价值。房间不过是四壁环绕的空间，轮胎里除了空气什么都没有，水能载舟是因为船是空的。

学习时要习惯留出这种空白时间。

5. 再难也要学下去

苦逼的学习。

刚学会的东西转天就忘了。

学了新的然后又忘。

周而复始。

你苦苦学习了一个周末，周一又得去上班，但没人知道你的辛酸。

有人问过我，如何把书本里的东西记牢？我说我也记不住。幸运的话，可能能记住1%。但神奇的地方就在于，那1%的知识能够和别的地方学来的1%相联结。这让我觉得自己是个把所有点都连接起来的专家。

学过一年你就会意识到，要学的东西实在太多了。

什么时候是个头啊？

遥遥无期。

坚持住。

6. 3岁原则

几天前我去了公园。

公园里有个小男孩在转着圈跑，享受着快乐的时光。打滑梯，在树上爬上爬下，去土地里打滚，在小山中蹿来蹿去。

他一会儿大笑，一会儿又活蹦乱跳，然后又笑。

过了一会儿，他妈妈过来接他。

“快点，查理，该走了。”

被接走的时候他还在笑，挥着自己蓝色的塑料铲。

吸引他的到底是什么？

他在玩，玩得很高兴，对整个世界都很好奇。在我们的文化里，玩和工作分得很清楚，而学习就像是工作一样。

你应该通过学习得到更多的工作，然后靠工作来挣钱，而钱能买来空闲时间。只有真的买到了，才能像查理那样一边跑一边笑。

如果潜意识里就把学习当成工作，那简直太痛苦了，因为学无止境。你懂的，全是工作根本玩不了。

但假如把学习当作一个又一个话题的转换呢？

把不同的东西连接起来，这就像个游戏。

然后就开始像查理打滑梯时那么享受了。

学了点东西，并运用到了其他知识的学习上；克服了学习过程中的小困难，然后又学到其他内容。你会为之雀跃的。

据我所知，如果是处理表格、柱状图、数据框这种结构化数据，像是CatBoost、XGBoost、LightGBM这种集成算法是最合适的。对于图片、视频、自然语言、录音这种非结构化数据，深度学习和（或）迁移学习是最佳选择。

我将点连接起来，自诩是一个富有经验的专家，享受着这个过程。

这样一来，你学起来就比最初的时候更带劲了。

这就是3岁原则——把所有事情当作游戏。

7. 睡眠

睡眠不足会影响学习。

可能你睡的还不够久。

反正我不够。周五周六晚上开优步赚的钱最多。人们不是去吃饭，就是去聚会，要不就是去夜店，而我在开车。我得干到凌晨两三点，然后才能回家睡觉，等到七八点钟太阳晒屁股了再起来。在这两天里我简直就是个怪胎。周一到了，我的生物钟还没调过来。周二稍微好一些，周三才差不多恢复常态。然后到周五，循环又开始了。

严重缺乏睡眠可不行。我的目标是提高学习质量，而睡眠可以放空大脑，给它充分的空间去思考新事物。于是我限制自己干到10点或者11点就回家，这样能睡上7到9个小时。钱赚的少了点，但有更多精力学习了。

不要用睡觉的时间去学习，反之亦然。

机器学习太宽泛了。

不管是机器学习还是其他任何东西，想学好，就得提醒自己注意以下几点：

· 缩减搜索时间

· 改善环境

· 再难也要学下去

· 适时放空自己

· 把学习当作游戏

· 调整作息以高效地获取知识

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