清华学生总结的算法学习方法

机器学习算法与Python实战

共 1830字,需浏览 4分钟

 · 2021-10-09

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作者|longyue0521
整理|Python与算法社区 公众号


今天查资料时看到一个比较好的算法学习方法总结,来自清华大学算法训练营 longyue0521 ,提出的 “做中学” 方法,个人也是比较认同的,大家不妨看看下面的详细介绍。

   一、事半功倍

Learning by doing 做中学


   二、经历描述

在我初学编程时,因没有掌握计算机相关专业的学习方法,走了不少弯路。

我总是想先“打好基础”,再走下一步,但这需要时间、毅力与坚持。

我花了很大气力学习,但都事倍功半!

我想找到效率更高的学习方法,于是我开始浏览美国计算机四大名校的课程网站。

经过一番研究,自学几门课程后,我发现了他们的教学套路:

  • 教授理论知识(一),小作业,用于巩固理论知识(一)

  • 教授理论知识(二),小作业,用于巩固理论知识(二)

  • 大作业,编程实践,需要用到理论知识(一)与(二)

  • 教授理论知识(三),小作业,用于巩固理论知识(三)

  • 教授理论知识(四),小作业,用于巩固理论知识(四)

  • 大作业,编程实践,需要用到理论知识(三)与(四)

  • 项目作业,编程实践,多人协作,需要用到理论知识(一)~(四)+ hits

  • 重复上述过程,一般重复4~6次,中间穿插期中考试,最后期末考试

由此“套路”总结出另一种学习方法——“迭代学习”法:

  • 理解待解决的问题

  • 学习部分理论知识

  • 动手实践尝试解决,无法解决,回到1或2

  • 成功解决抓紧总结

即使现在回头看,我也不能说第一种学习方法有错,“迭代”学习法更好!但这两种学习方法都是以同一个核心为基础的——动手做,做中学!
你可以都尝试一下,然后选取自己喜欢、又高效的学习方法!
当然也欢迎分享你的学习方法!


   三、经验总结

  • 越早适应“迭代”学习法对你越有利。

  • 大多数时候你没有足够的时间来“学完再做”。

  • 若你在“迭代”学习过程产生的焦虑、沮丧、挫败感,请及时排解

  • 排解后记得回来,坚持才能胜利!


   四、个人建议

学习《算法设计》在借鉴学习《数据结构》的经验的同时,需要做适当调整——在每次大迭代中应用“迭代”学习法:

第一次迭代,熟悉常用的算法设计策略,掌握策略的使用方法及适用的场景

  • 其实学习《数据结构》时你已经学了不少经典算法

  • 带着学到的算法设计策略回头总结、归纳经典算法

  • 可以在纸上画画设计策略与经典算法的关系图,是一对一,一对多,还是多对多

  • 这个阶段的重点,在脑中建立常用算法设计策略与经典算法的对应关系

  • 如果个人能力不错,可考虑与《数据结构》第三次迭代同时进行

第二次迭代,灵活运用算法设计策略,解决实际问题

  • 大量的解决问题,在此过程中总结出你个人解决问题的流程

  • 可以针对某项设计策略进行专项训练,但要考虑实际需求——工作、面试、竞赛

  • 此阶段的重点就是解决《数据结构》第三次迭代中的隐藏关卡,同时培养解决问题的感觉、自觉

  • 别忘了“迭代”学习方法

  • 大量训练、多与他人探讨、扩展自己的思路并及时总结

第三次迭代,对给定问题能运用数学证明你的算法设计策略是正确的、可行的、高效的

  • 这个阶段要做的事本应该融入到前两次迭代中的,甚至更早比如在离散数学课上

  • 之所以单抽出来是因为有太多的人因这个“拦路虎”而徘徊在“算法设计”的大门前迟迟不敢踏入半步,更有甚者转身离开了就再也没回来......

  • 如果你不擅长数学,或不打算从事科研及对数学要求较高的工作,可以跳过

  • 对于打算从事科研及对数学要求较高的工作的人来说,这也可以算迂回策略

  • 可以先从教材对经典算法的证明学习,然后重走第二次迭代实践(这才是看CLRS的时机)

  • 这个阶段的重点,有意识地运用数学来决定设计策略的选取


   五、追求目标

你在学习《算法设计》的初期没能养成良好的推理、证明习惯,后期改正要费些功夫信心/底气不足,有强大的数学理论作为支撑你敲代码、测试或和别人辩论也底气十足尽管不完美但比起那些徘徊在门口、转身离开的人,你已进入“算法设计”的大门!

这难道不值得高兴吗?


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