小白如何从零开始实现一个机器学习算法

转眼间国庆假期已经接近尾声，不知道你国庆有出去游玩吗？沿途看到的是风景呢，还是人山人海呢？

其实啊，碰到这种节假日，景区人多是肯定的，这个时候呆在家里，看个电影，玩会游戏，还可以学会习，提高下自己的能力，它不香吗？

今天啊，我就给大家推荐一个我在国庆假期学的GitHub项目，对于想从事或者转行算法、数据分析行业的人来说大有裨益。

首先放下项目的地址：

https://github.com/Dod-o/Statistical-Learning-Method_Code

作者是北大的一名学生，别看是一名学生，但北大的分量在国内还是十分响亮的。作者呢，基于李航老师的《统计学习方法》这本书，把里面的所有算法都实现了一遍，而且基本上每行代码都有注释，深入浅出，非常适合新手入门。

提到李航老师的《统计学习方法》，我想大多数人都是不陌生的，这简直是机器学习领域的必读书籍啊，而且是李航老师所著，全书行文逻辑非常清晰。提到此，就不得不说说机器学习领域的另一本著作了，南京大学周志华老师的《机器学习》一书，在机器学习领域也有很大的声誉，因为全书中引用的例子都是西瓜，人们又称其为"西瓜书"，而对于李航老师的《统计学习方法》，人们称其为"南瓜书"。

这两本书都是机器学习领域的大V所写，但是我读这两本书的时候觉得李航老师的《统计学习方法》更容易入门一些，更适合新手上手，很惭愧，到现在还没读完，太菜了。但是有一点不友好的地方就是全书没有一句话是讲解代码实现的，这就会有一个问题，有时候我们理解了一个算法，但是不知道如何动手实现，就算你按照自己的理解实现好了，很多时候也是不完全对的，就算是对的很大可能也不是最优的。

有人说，我可以调包啊，Python里面的库不是很丰富吗？而且对于这些算法也都有实现啊，有些人还有疑惑说不是不提倡重复造轮子吗？

这里啊，我想强调下啊，这个项目是针对那些想从事或转行数据分析、算法岗的人准备的，如果你已经有了多年的算法工程师经验，或者是不打算从事相关行业，那你完全没必要，毕竟适合自己的才是最好的。

我们都知道啊，最近几年，算法工程师的竞争越来越激烈了，对于从业者的要求越来越高了。单单理解算法原理是不够的，通过手写来加深对算法的理解是十分重要的。

不多说了，我要继续去手撸算法了，也希望打算从事相关行业的人赶紧行动起来，点击「阅读原文」即可获取项目。