这两年机器学习的概念被炒的很火，总觉得不会机器学习就会被淘汰，不过的确，机器学习已经应用在了我们的外卖很多场景中，比方说：简单的单量的预测，结合天气、城市、节日等很多因素，再参考历史单量来更加精准的预测今日单量走势。
对于机器学习的应用实践，想想就很激动，业务、运维等都大有可为，文本分析（用户评论过滤）、流量分析、爬虫识别。
所以，一时激动买了两本机器学习的书，硬着头皮看了一下序论以及前一两章，公式特别多，对于我这个学校毕业7年的人来说完全是懵比状态。好无奈，网上又去淘了几本大学课本（高数、线性代数、概率论）。当初上学的时候一直觉得这些课程一点用的没有，现在想想就后悔当初没好好学。
机器学习这个话题也挺有意思的，我们组有个应届生，研究生期间就是修的文本方向的机器学习，问他为什么要做业务开发，他倒是想的挺开，理由有二：现在的机器学习已经到了很深的层次，不是说你入门后你就能向着这个方向去，二来是他的同学在百度、阿里做算法&机器学习相关的，做的事都很简单，要么就是通用UI界面拼凑实现好的算法要么就是整天调节一些算法参数，特别枯燥。他的观点有部分说服力，但是对于我而言入个门就够了，我只需要有个sense，在什么样的业务场景下需要用到什么样的机器算法，再找人或者使用现有的算法实现完成业务功能。
Anyway，我先把大学课程再温习一下，打好基础。
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特别感谢离职最后一天，一位小伙伴特意在临走前送了我两本深度学习的书，特别感动，这份友谊天长地久！
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