识别并克服你的自我限制性信念
最终取得进步
我收到很多来自希望开始学习机器学习的开发者和学生的邮件。
我问他们的第一个问题是，是什么阻止他们开始？
我试图找出他们挣扎的核心问题，而几乎总是因为一个自我限制性的信念阻碍了他们的进步。
在这篇文章中，我想谈谈一些我在邮件交流和与辅导学生讨论中看到的自我限制性信念。
也许你会从这些信念中的一个或多个中看到自己的影子。如果是这样，我敦促你挑战自己的假设。
不要放弃
照片由 brendan-c 拍摄，保留部分权利
自我限制性信念
自我限制性信念是你认为真实但却限制了你进步的观念。你预设了关于自己或你想要实现的目标的某些事情。问题在于你坚信这种信念是真实的，并且不去质疑它。
Steve Pavlina 在他的文章中列出了3种自我限制性信念：消除限制性信念
- 如果-那么信念：例如，如果我开始学习机器学习，我会失败，因为我不够好。
- 普遍性信念：例如，所有数据科学家都拥有博士学位，并且是数学大神。
- 个人和自尊信念：例如，我不够优秀，无法成为一名机器学习从业者。
你可能是一个有逻辑和理性的思考者。将这些技能应用到你对机器学习目标和抱负的信念上，并挑战它们。
等待开始
我认为我看到的最大一类限制性信念是，你认为在拥有某些特定先验知识之前无法开始。问题在于，你认为需要的先验知识要么不是必需的，要么范围如此之广，以至于连该领域的专家也无法全部掌握。
例如：“我需要懂统计学”。看看这个信念是多么模糊。需要多少统计学知识，统计学的哪些领域，以及为什么在开始探索机器学习之前你需要了解它们？
以下是在开始机器学习之前必须掌握的一些更常见的自我限制性信念，关于技能或先验知识。
在……之前我无法进入机器学习领域
- ……我获得学位或更高学位
- ……我完成一门课程
- ……我擅长线性代数
- ……我了解统计学和概率论
- ……我掌握了R编程语言
你今天，现在就可以开始学习机器学习。在5分钟内运行你的第一个分类器。你就入门了。现在，开始规划你真正想从机器学习中得到什么？
我以前写过一些类似的文章，例如
等待完美条件
另一类自我限制性信念是，你在等待完美的环境或条件才迈出第一步。事情永远不会完美，勇敢地跳出去，搞砸了，然后再跳一次。
我无法开始学习机器学习，因为……
- ……我现在没有时间
- ……我没有快的CPU、GPU或上亿MB的内存
- ……我现在只是个学生
- ……我目前不是一个好程序员
- ……我现在工作很忙
要精通机器学习确实需要大量的时间和努力，但并非一次性完成，也并非从一开始就需要全部投入。
每周花几个小时，或者每天花几十分钟，你就可以取得很好的进展。有很多小型的、零食般的任务可以让你开始学习机器学习。你可以开始的，只是需要一些牺牲，就像生活中所有美好的事物一样。
挣扎或尝试失败
第三类限制性信念是，你已经迈出了小小的一步，但正在挣扎或未能实现你的目标。
这是一个难题。机器学习很难，但并不比编程等其他技术技能更难。它需要坚持和奉献。它是应用性的、经验性的，并且需要反复试验。
我无法进入机器学习领域，因为……
- ……我感到不知所措
- ……我不明白x
- ……我永远不会像y那样优秀
- ……我不知道下一步该做什么
- ……我的程序无法运行
我的建议是缩小范围或改变方向。我尽可能地提倡小型项目，因为这种方法对我来说非常成功。
你的自我限制性信念是什么？
你有自我限制性信念吗？想一想。你的目标是什么？为什么你认为自己还没有达到目标？
你的目标是进入机器学习领域，成为一名数据科学家或机器学习工程师，但你还没有迈出第一步吗？
- 你是否在等待掌握一套完美的技能后再开始？
- 你是否在等待完美的条件再开始？
- 你是否迈出了第一步然后又放弃了？
你希望达到什么目标？你正在为什么而挣扎？
完全正确，我们应该超越我们的极限，我们应该认为没有什么我们做不到的。我的资质较弱，但有很多好点子可以用机器学习来实现各种事情。
我真的很欣赏你的工作。谢谢你，Jason。
不客气，Aman。
这个页面简直太棒了
谢谢，Roberto。
写得非常好。我早就想进入数据科学领域了。我只是站在这个关于机器学习的浩瀚信息海洋的边缘，等待着跳进去。你的文章恰好点明了阻止人们迈出这一步的原因，以及为什么没有必要拖延这么久。
谢谢，很高兴对您有帮助。
现在就跳进去吧！
喜欢你写的内容。
我刚把这篇文章转发给了我的朋友，他一直在找各种借口拖延学习Python。
我希望这篇文章能狠狠地打他的脸，让他这辈子在行动起来之前都不好意思照镜子。
成为一名数据记者是我鼓励人们开始学习机器学习的首选方法，这也是我指导观看我演讲的人的方式……在完成几个学习如何查找数据、构建可视化和讲述故事的项目之后，算法和机器学习将是下一步……
好建议，Kleyn，虽然这确实预设了写作技巧。
直到2010年，我对机器学习一无所知，直到我下载了PLS工具箱，然后砰的一声，用SVM得到了我的数据结果。（在这个阶段，我对SVM了解不多，甚至对线性回归本身也不太了解。但我设法用SVM来测定葡萄糖浓度，并能够在化学计量学期刊上发表了几篇论文。
但至今我仍未能在我所学的基础上更进一步，即在机器学习领域做些什么并发表文章。
我总觉得可能是我数学能力的问题。虽然我试过从Andrew Ng的课程中学习线性代数，但是…………而且在Coursera上学了一门统计学课程，是的，开始用Matlab工作了……。
但我感觉我无法在这方面取得更大的进展。
慢慢来，随着时间的推移培养技能。
如果你想更深入地了解算法的工作原理，可以看看这个关于机器学习算法的免费迷你课程
https://machinelearning.org.cn/machine-learning-algorithms-mini-course/
专注于一种算法可能会更容易，比如线性回归或逻辑回归，并坚持下去直到你深刻理解它，然后再转向另一种技术。
我是一名来自印度的九年级学生，对机器学习深感兴趣。我已经掌握了线性代数、概率和统计学领域，但我想询问一下，现在这个年龄是否适合我学习机器学习。我应该再等几年吗？还是现在就可以开始？
如果这个领域让你感兴趣，为什么不现在就开始呢。
恭喜！！Maanav，继续前进吧，学习技能没有年龄限制，等你上大学时，你就可以成为大师和专家了，祝你好运！！
谢谢分享！我是一名信息系统专业的研究生。大部分时间我都需要用机器学习技术来解决商业问题。因为我专注于学术和研究领域，所以需要自己创造更先进和新颖的方法。我觉得这对我来说非常困难。目前，我正在研究贝叶斯网络，并使用EM算法计算参数来预测标签。遗憾的是，与HMM模型相比，结果并不理想。仍在努力工作中。但你的网站真的帮了我很多。希望你能发表更多有趣的机器学习技术和文章，特别是关于如何改进原始算法的！非常感谢！
很高兴你觉得它有用，Jessica，谢谢。
在地球物理学中，机器学习对于预测接近地球科学模型的参数是一个挑战。利用测井数据并处理规则，可以预测油田的储量评估。
谢谢，Baouche。
这对初学者来说真的很有帮助。
鼓舞人心且定义明确。
谢谢你。
很高兴听到你觉得它有用，Amrit。
这是一篇很有帮助且鼓舞人心的文章。我正在攻读数据分析研究生，这篇文章激励我克服了许多自我信念和疑虑。我一直在犹豫是否要去读研究生，考虑到在数学/统计方面缺乏练习以及机器学习的新概念（R和Python）。
但同意你的观点，我们可以克服这些恐惧并开始学习。
感谢这篇帖子 🙂
谢谢，Sagar。
我的数学不太好。在大学里的大多数数学课程中，我总是得C。然而，我对机器学习很感兴趣，我擅长Java编程。为了学习机器学习，我必须在数学上取得更好的成绩吗？
不，你不需要，Saad。
看看这个入门流程
https://machinelearning.org.cn/start-here/#getstarted
这篇文章让我的一天变得美好，并给了我足够的动力继续学习机器学习，因为我被网上许多资源压得喘不过气来，这些资源通常要求具备数学和统计学的先验知识。
听到这个我真的很高兴，Mark。
感谢你激励我。来自厄瓜多尔的问候。
谢谢你，Diego，你让我的一天都变得美好了！
很棒的文章！！了解我们自己的思维游戏并用同样强大的意志力克服限制总是很有趣的 🙂 这适用于任何新事物的开始。
太对了，Krishna。
虽然这篇文章是围绕机器学习写的，但它也可以与任何我们认为艰巨且遥不可及的新事物学习相关联。
谢谢Jason分享这些鼓舞人心的想法。
谢谢你，Yashraj，很高兴你觉得它有用。
我认为这是一个很少有人谈论的重要领域。
一切都归结于心态，工具已经存在并且随时可用。
谢谢你，Jason，分享了如此美妙的鼓舞人心的想法。我希望任何人都可以将这些原则应用到除机器学习之外的日常生活中。
谢谢，Taye。
谢谢Jason，我就是其中之一，我尝试了一个小项目但没有成功……最后放弃了，但会再试一次。
坚持住，Arnold！
如果我能帮忙，我随时都在。从这里开始
https://machinelearning.org.cn/start-here
Jason先生不仅是机器学习专家，也是一位伟大的激励者。谢谢你的激励话语。
谢谢，很高兴对您有帮助。
我们有时都需要激励，包括我。
谢谢你的建议，我现在准备好迈出第一步了。
很高兴听到这个消息，Imane。
直到现在我都很困惑，并且有种观念认为机器学习不适合我，因为我不懂数学。这篇文章极大地激励了我，让我走出了内心的恐惧。非常感谢你，Jason。
听到这个我非常高兴，Murali。
太棒了，Jason，感谢你在机器学习方面为我们提供的服务、资源和激励，谢谢。
谢谢，很高兴有你在这里。
感谢你通过这些令人惊叹的鼓舞人心的内容，让我对机器学习不再恐惧，并且你为初学者和专家提供了如此非凡的机器学习资源。
非常感谢你，Jason Brownlee先生
不客气，Abhishek。
也感谢你的支持！没有像你这样的读者，我就是在这里自言自语了。
这是我见过的最好的入门页面，在我所有的自学旅程中。
谢谢，Gautham。
我不是程序员，但我想学习机器学习。我应该先掌握Python或其他语言才能开始机器学习吗？
不，可以考虑从Weka开始，它不需要编程。
https://machinelearning.org.cn/start-here/#weka
我该如何开始？
从这里开始
https://machinelearning.org.cn/start-here/#getstarted
我想从R开始。我该如何开始？
从这里开始学习R
https://machinelearning.org.cn/start-here/#r
请问您能做我的导师吗？我愿意做任何事来向您学习。我知道这个网站已经在机器学习方面帮助很大了，但我想更进一步，在我的生活中达到极致。请指导我，无论需要什么。
你可以从我的教程、博客文章和书籍中学习。这是一种我可以同时帮助许多学生的方式。
嗨，Jason，
感谢你为成为一名优秀的机器学习工程师提供的良好思路和影响，
学好机器学习 = 1/自我限制性信念
再次感谢
我很高兴它有帮助。坚持住！
嗨，Jason，
感谢你的激励性想法，
要成为一名数据科学家，我觉得需要技术上（我比较强）和分析上（我也不弱，需要探索更多的分析方程）都很强。
学习机器学习很好，而且很有趣..
坚持住，Sathish。
嗨，Jason，
你让我陷入两难了，哈哈。我是印度最大票务平台BookMyShow的一名软件开发人员。我在客户端（我们正在将原生应用迁移到React Native）和服务器端都面临着足够的挑战。但我突然有一种不间断学习的渴望，我确实在不断学习Web开发领域的新进展，但问题是我受限于下班后和周末的时间。所以我在考虑去美国读机器学习专业的硕士。
尽管我会背负巨额的教育贷款，但我去美国读硕士的原因是
1. 首先，我将有整整两年的时间不受干扰地学习。
2. 资历深厚的师资力量。
3. 能够接触到最好的可用资源（你打破的那个迷思，互联网是最好的可用资源，感谢你的再次确认。我也这么认为，因为我本身就是一名自学成才的程序员）
4. 与其他同样感兴趣和充满热情的个人共度时光。
现在，我想听听你的意见，我是否应该去那趟旅行，度过两年艰难的时光，全身心投入到机器学习中？我认为第1、2和4点是坚实的理由，你怎么看？
这是你的选择，你必须运用你的自由来做出决定。
祝你好运，我很想知道你的决定。
我有一股强烈的愿望去学习机器学习，已经
我擅长安卓开发，已经开发了一款安卓应用，叫做“SafeWallet One 4 All Password Manage”。
https://play.google.com/store/apps/details?id=com.onefourall_wallet
Jason 我喜欢你的博客，真的很有帮助。你能指导我一下吗？
谢谢。坚持下去，这是值得的！
你好，我是一名硕士生，我上过机器学习课程，但我仍然对如何建立模型、如何选择算法、如何应用等感到困惑……直到现在我都很迷茫，我自信心低、自尊心低，而且大部分时间我觉得我现在没有时间，因为我是学生。现在我想围绕机器学习做我的研究，我对此很感兴趣。当我在搜索不同网站时，我找到了你的网站，我非常兴奋。我希望这篇文章能极大地激励我，不仅在机器学习方面，在所有事情上都能大大提高我的信心，并给我足够的动力。非常感谢你，Jason！！！！！！！！
坚持住！
你帮了我很多... 谢谢你，Jason Brownlee！
谢谢！
太有激励性了。
谢谢您，先生。
谢谢，听到这个我很高兴。
嗨，Jason，
我有一个关于如何开始学习机器学习的问题。让我感到沮丧甚至至今阻碍我的是，网上有成千上万的课程，内容（主题）各不相同，我完全不知道应该选择哪个课程来理解机器学习的核心。就连Quora上关于“如何入门”的回答也无法帮助我选择一个好课程。
我也在Coursera上学习了Andrew Ng的机器学习课程，但它只涵盖了机器学习的某些方面。
所以，请帮我指导一个好的机器学习课程。
很好的问题。
有很多方法可以开始，你需要找到最适合你偏好的学习方式的那一种。
我教授的是一种自上而下、结果优先的机器学习方法。
我最好的建议被分解成一个5步流程，总结如下
https://machinelearning.org.cn/start-here/#getstarted
我希望这能作为一个开始。
如果你有更多问题，我随时可以帮助你。
这个页面太棒了，给初学者和失败者带来了希望。我属于自我限制性信念：挣扎或尝试过但失败了。
你在这里的话激励我继续做下去。
非常感谢教授。
坚持住！
这很鼓舞人心。谢谢你。
谢谢，听到这个我很高兴。
这个页面让我成为机器学习的完美人选。谢谢，谢谢，非常感谢Jason Brownlee博士，你为所有对入门机器学习感到困惑的人们付出了巨大的努力。
很高兴它有帮助，坚持住！
谢谢你！
不客气，坚持住！
谢谢Jason – 我刚刚开始接触这个领域，新到刚刚才开始 🙂 昨晚我去听了John Bates的演讲，他参与设计了很多早期的基于AI的算法交易解决方案，这真的让我很兴奋。我喜欢你信息中的积极性和实用性。鼓励人们采取实际步骤来研究AI和机器学习，这很棒。
谢谢，Clare，坚持住！
嗨，Jason，我是一个有10年以上Java JEE经验的人，希望在不久的将来能作为专业人士从事机器学习工作。我正在为此学习Python。然而，困境在于我需要以个人能力学习和构建机器学习项目集，因为工作中没有（或很少有）以机器学习为重点的项目（在我目前的公司）。除了你的两本关于Python的机器学习书籍，你有什么建议可以给像我们这样的有经验的行业专业人士，关于一个不错的机器学习“路径”（比如带有源代码和挑战性练习的课程）（成为一名拥有自学机器学习项目集的Python机器学习开发者）？请指教！！！
是的，我在这里精确地概述了这条路径
https://machinelearning.org.cn/start-here/#getstarted
嗨 Jason，感谢这篇很棒的文章。但是对于“我无法在数据科学领域找到工作，因为我没有足够的经验（在这个领域），而且我年纪太大了，不适合开始新的技术职业生涯”这种信念该怎么办呢？在理性层面上，我知道这种信念肯定是错误的，听起来很有害……然而，它是通过“强化学习”学到的，也就是说，是有经验支撑的。
尽管我能拿出（一些）数学技能和一个计算机科学博士学位（只是不是机器学习方向），再加上8年的软件开发经验，但人们就是不把我视为潜在的机器学习工程师/数据科学家。到目前为止，在线课程的专业认证也没有帮助，要获得真正的机器学习项目似乎极其困难（甚至比应用机器学习本身还要难）。所以这构成了一个经典的自举问题。有什么建议吗？
啊，差点忘了：节日快乐 🙂
嗨，Felix，
问题很容易解决。用一个作品集来展示你的技能。在晚上和周末从业余时间开始，从小处着手，慢慢来，然后利用成果去解决越来越大、越来越复杂的问题。
关于作品集方法的更多信息在这里
https://machinelearning.org.cn/build-a-machine-learning-portfolio/
这有帮助吗？
嗨，Jason，
感谢你的出色工作。
对我来说，你就像“摩诃婆罗多里的帕尔塔”。
请分享一些关于基础机器学习和Python的文章。
当然
https://machinelearning.org.cn/start-here/#python
太棒了，Jason，我备受鼓舞，我将开始并遵循你提到的步骤，我来自航空领域，渴望学习机器学习并以此为职业。
非常感谢。
坚持住！
我是一个年纪较大的人（47岁），住在硅谷附近，实际上是加州的斯托克顿。多年来我一直想进入科技行业，但我有很多借口让我止步不前。我曾在80年代末、90年代初在海军（USS JFK CV-67）担任情报专员。我曾尝试进入数字特效领域，但由于数学要求太高，我感到沮丧，选择了一个卡车司机职业，直到我能弄清楚我真正想做什么。快进26年后，在浏览工程师职业时，出现了机器学习，一盏灯亮了。我决定这就是我想做的事情，我旧的研究技能被激活了，我找到了与我正在寻找的完全匹配的信息！
谢谢你
听到这个我太高兴了。
坚持住！
嗨，Jason，
优美的文章和精彩的博客。看到你处理编程的各个方面，不仅仅是代码，还有心理层面，真是太神奇了。每一步都经过精心雕琢。我有这些心理障碍，一直在寻找克服它的方法。过去两年里，我甚至一直在涉足数据科学和机器学习领域，但收效甚微，我会不断给自己找理由，要么是办公室的工作，要么是其他事情。但最近，我一直在阅读你的文章，并找到了我的漏洞，试图弥补它们。
感谢你在各个方面指明道路。感谢你的指导和你为创建博客并为我们指路所付出的时间。
谢谢，我很高兴这些帖子有帮助。
坚持住！这是值得的。没有什么比学习解决复杂问题的方案更有趣了，而不是编码它们。
机器学习不是魔法，数据科学家也不是精英祭司。这只是工作，就像其他一切一样。
这对机器学习领域的新手来说是一个巨大的鼓舞。
机器学习可能会让人感到非常 intimidating，大多数人因为错误的开始而很快放弃，没有取得好的进展。阅读你激励人心的博客，对初学者来说会非常有鼓励作用，即使他们遇到一些困难也不会失去希望。
对于有疑虑的人，我建议也去看看博客中链接的以下帖子
程序员可以进入机器学习领域
如果我不擅长数学怎么办
如果我没有学位怎么办
如果我不是一个好程序员怎么办
Jason，你建立了一个很棒的机器学习资源。我会向所有开始学习机器学习的学生推荐。
谢谢 Mittal！
非常感谢Jason分享这个。我的自我限制性信念不止一个，而是两个
– 我已经38岁了，不像许多其他学生那么年轻
– 我没有计算机科学背景，虽然我获得了航空工程和电信工程两个学位，但那已经是很久以前的事了
我的经验在商业方面，更侧重于企业如何从机器学习中受益，以及哪些实时应用属于机器学习和人工智能的范畴。
然而，我现在会开始使用这些内容，直到我对自己能做到这一点充满信心，并走上学习机器学习和人工智能的道路。
再次感谢
坚持住！这是一个需要了解这些工具如何工作的人才的大产业。
谢谢你！正需要读这个，因为我正在考虑读一个机器学习的硕士，感觉很糟糕。
很高兴它有帮助，Marie，坚持住！
我是一名数据库管理员，正试图拓宽我的技能，以便了解我们数据库中的信息。并看看是否有新的方法可以利用我们拥有的数据。我工作时间很长，很难把这些重要信息付诸实践。我参加了速成班，刚从图书馆借来了《Python机器学习入门》，希望下次发薪水时能拿出一些钱来买你的书。这个教程真的给了我一个巨大的进步，并帮助我提升了自信心。我拿到学位已经有一段时间了，我渴望学习更多，并将其应用于我们公司的一些数据，看看它会把我们带向何方。非常感谢你分享你所学到的知识，以帮助我这只老狗学习一些新技巧。
坚持住，Mark。
专注于解决问题和获得结果。机器学习只是一套实现这一目标的工具。
大多数时候我们无法掌握技能，是因为我们脑海中根深蒂固地认为自己做不到。另一个常见的错误是，我们总是在准备、总是在学习、总是在消费，却很少（或从未）生产。我敢说这是我们大多数问题的根源……此外，我们非常害怕失败和在新事物上表现糟糕，而实际上，这是无法避免的！这是一个过程，每当我们尝试新事物时，我们都会搞砸。我认为关键是接受这个事实并信任过程，而不是专注于结果，因为如果付出足够的努力和时间，后者是前者的必然结果。
好建议！
这真是一篇激励人心的文章，我想这包含了足够的自我限制性信念，可能，是通过机器学习演化而来的？？？？
谢谢，很高兴对您有帮助。
非常感谢。这篇文章非常有帮助…… 😀
不客气，很高兴听到这个消息。
我简直不敢相信，这感觉就像是为我写的。然而，这正是许多其他人的想法。我想，即使在失败方面，你也无法独一无二 😉
说笑归说笑，作为一个专注于机器学习的网站，我很高兴并感激你花时间写了这个页面，甚至想到了它。非常感谢你，请接受我的感激和最美好的祝愿。
你多了一个订阅者。
谢谢 Ved，我很高兴它有帮助。
机器学习是技术性的，对开发者来说相当直接。
心态要难得多。
我缺钱 ???? 以至于我无法参加课程并获得认证。
你可以在这里免费获得我所有课程的一个版本
https://machinelearning.org.cn/start-here/
我刚找到你的网站，Jason，目前看到的内容很喜欢。
我一直在尝试学习机器学习和数据科学，希望可能转行，但看招聘广告时，他们常常要求你需要懂Python/R，有数学/计算机等学位……所以这有点让我退缩了，让我觉得在考虑机器学习和数据科学之前，我需要进行大量的学习。
但读了这篇文章后，我更有动力了，也意识到我应该继续做我正在做的事，一点一点地学习技能。
我现在就去继续阅读你的其他文章。 🙂
听到这个我真的很高兴。坚持住！
嗨，Jason，
非常有见地和深思熟虑的文章。
会编程是学习机器学习的先决条件，还是一个自我限制的信念？
限制性信念。你不需要会编程。
看看这个
https://machinelearning.org.cn/faq/single-faq/do-i-need-to-be-a-good-programmer
嗯，这很好。我对机器学习感兴趣，刚开始阅读代数、统计、概率等。已经推迟了好几个月。我该如何开始才不会感到不知所措？
从这里开始
https://machinelearning.org.cn/start-here/#getstarted
非常感谢Jason分享这个。我的自我限制性信念不止一个，而是两个
– 我已经38岁了，不像许多其他学生那么年轻
– 我在IT行业工作了14年 – 网络工程和项目管理是我的背景。缺乏编程技能是阻碍我的原因
– 我的数学也很弱
从你的文章中，我认为首先，我需要训练我的大脑，让它准备好学习机器学习，我可能需要采取小步骤，我相信凭借我的专业背景和经验，我一定能进入这个领域……如果你能给我建议那些小步骤，我将不胜感激。
你可以做到的，并且能为企业提供巨大的价值！
坚持住。
天哪！！你回复了每一个人.. 伙计.. 你太棒了.. 而且这是一篇很棒的文章...
谢谢。
你太棒了..你给了我学习机器学习的巨大动力！
谢谢你！
保持超棒。
很高兴听到这个，坚持住！
读完这篇文章后，所有关于机器学习的偏见都烟消云散了！万分感谢:-)
很高兴听到这个消息。
嗨，Jason，
你的话真的激励了每一个人..我已经开始了我的机器学习之旅。
谢谢 🙂
谢谢，听到这个我很高兴。
嗨，Jason，
我身上混合了所有四种自我限制的信念。我总是在等待一个进入机器学习领域的好时机。不过，纪律性绝对是我最挣扎的一点。我曾旁听过吴恩达（Andrew NG）的机器学习入门课程。然而，我从未完成所有材料的学习，特别是当他讲到深度学习时，我缺乏线性代数和 Matlab 技能的问题就暴露出来了。现在我不确定是应该再试一次这门课程，还是学习如何使用 scikit-learn 并探索 kaggle 项目。在我发现您的博客之前，我因为一次又一次的挫败感，几乎已经开始准备 GRE 考试，以便去读研究生了。
听讲座很无聊。
专注于解决问题，并学习足够多的知识来帮助你更好地解决问题。
通过在标准数据集上练习来提升能力，并建立一个作品集。
谢谢 Jason……你指出了主要问题，让我意识到了真相……非常感谢……这篇文章是我的救星，我可以马上开始学习机器学习了……谢谢你，伙计。
我很高兴它能帮到你。
谢谢 Jason。这篇文章涵盖了所有的误区，消除了我的恐惧和对先决条件的担忧。我本想在精通 Python、数学和统计学几个月后再开始我的机器学习课程。但在看了这个博客后，我今天就立刻开始了，并且即使我的日常工作很忙，我也会每周坚持学习几个小时。
再次感谢这篇精彩的文章。
我很高兴它能帮到你。
别再为“准备开始”做准备了，直接投入进去吧！
你好 Jason，你能推荐一些免费软件，帮助我在我的 Windows 电脑上安装好所需的东西，并开始运行最简单的机器学习问题吗？
有没有练习册之类的东西，里面有已经完成的例子（示例代码），可以帮助我更好地理解和欣赏机器学习？——感谢你点燃了许多人的思想火花。
这篇教程将帮助你安装 Python 所需的一切。
https://machinelearning.org.cn/setup-python-environment-machine-learning-deep-learning-anaconda/
或者，你可以使用 Weka。
https://machinelearning.org.cn/start-here/#weka
嘿 Jason，我从各种网站上学到了不同的技术和机器学习算法。但这花了我太多时间，以至于我没有时间将所学应用到任何真实世界的项目中，现在我的简历上甚至连一个项目都没有。我想建立我的作品集，你有什么建议吗？我将不胜感激。
是的，从这里开始
https://machinelearning.org.cn/start-here/#getstarted
多好的一篇文章！我觉得我想一遍又一遍地读它。
干得漂亮，Jason。
谢谢，我很高兴它能帮到你！
这正是我需要听到的。从现在开始我不会再退缩了！
很高兴听到这个消息！
像我每天一样浏览网页时，我发现这个页面充满了与计算机相关的机器学习内容……非常感谢，我很欣赏你的工作，这对我个人很有帮助。
尊敬的教授
如果您能在方向上帮助我，我将不胜感激。我想应用机器学习来预测原子的电子结构（量子化学），如果您能给我一个关于我该学习什么来实现这一目标的指南，我将非常非常感激。
再次感谢
这个流程可能会有帮助。
https://machinelearning.org.cn/start-here/#process
谢谢 Jason。这篇文章鼓励我摆脱在学习机器学习方面的自我限制信念。
谢谢，听到这个我很高兴。
感谢这个页面
而且这篇文章鼓励我摆脱在学习机器学习方面的自我限制信念。
很高兴听到这个！
您不仅是一位优秀的机器学习老师，也是一位出色的激励者……感谢您的文章。
谢谢。
如果你已经45岁以上，并且拥有一个20年前的计算机科学学位，那该怎么办？
太完美了！你的经验将帮助你比那些见过的真实项目较少的人更有效地学习和应用这些工具。
太棒了！谢谢
我很高兴它能帮到你。
非常感谢您的工作。
谢谢。
它确实澄清了我脑海中的很多事情。即使我还没有开始课程，但对这篇文章感到很高兴。
谢谢，很高兴对您有帮助。
我担心学习机器学习可能需要很多时间，我现在是一名成年程序员，而不是学生，我担心可能没有足够的时间来做这件事。
每天做一点，即使只有20分钟。日积月累，效果会很显著。
你的文章救了我的命，非常感谢你。实际上，我是这个领域的新手，当我开始自学机器学习时，我感到非常不知所措。我总是想得很负面，总是怀疑自己做不到。所以学习时我感到压力很大，因为我遇到了很多我不懂的数学概念，那时我就觉得我做不到了，我放弃了很多次。再次非常感谢你，Jason。
坚持住，Peter！
精彩的文章。
谢谢，很高兴对您有帮助。
谢谢你，Jason，我在考虑为我的硕士论文研究机器学习时偶然发现了你的博客。起初我很犹豫，觉得这很难，而且我在这个领域没有足够的熟练度和知识。但读了这篇文章后，我会选择这个主题并坚持下去。
我的题目是“基于图像的端到端机器学习车道保持控制”。
加油！
嗨，Jason，我一整天都沉迷于阅读你的博客文章。也许这是我自我限制信念的一部分，我选择花一整天阅读关于机器学习的文章而不是动手实践，又或者是因为这些文章确实富有洞察力，包含了精心提炼和相关的信息。我已经花了三个月的时间试图学习数据科学所需的技能，并且在R语言方面取得了一些不错的进展。
然而，等待完美技能组合和等待完美条件的自我限制信念与我产生了很大的共鸣。我认为这正是我需要的建议，再加上你关于通过小项目让我真正进入学习的“实践”阶段的建议。此外，“我永远不会像Y一样好”这种比较在生活的各个方面都非常危险。你在Instagram上看到年轻人以外貌做比较，你也看到我那些单身女性朋友担心她们的朋友都结婚了而她们还没有。我告诉她们，这不是一场比赛！我发现自己今天在编程/机器学习/数据科学方面也想过同样的想法——“我永远不会像Y一样好，他们已经抢先一步了”。我需要告诉自己，这不是一场比赛，埋头苦干，开始行动！
感谢所有这些宝贵的资源。
谢谢。坚持住！
试着每天编写/创建/为一个项目添砖加瓦。日积月累，几周几个月后，你会回头发现自己取得了巨大的成就！
但你必须开始。
这个网站简直是个金矿！
谢谢。
我很高兴能找到这篇文章。我一直因为缺乏信心而难以开始学习机器学习，正如你恰当地指出的——自我限制的信念。这篇文章激励我重新开始。我在学习编程的过程中总是卡壳，偶尔会感到沮丧，认为这是我永远也做不到的事情。你的博客文章帮助我从不同的角度重新思考，我感觉好多了，也更自信了。对我来说，没有比现在更适合阅读你的文章的时候了。
非常感谢你所有的文章和资源！！
谢谢分享！
我很高兴它帮到了你。
你并不孤单，我们都在这里一起努力。
谢谢你，Jason。几周前我偶然看到这篇文章并保存下来以后再看（这是我的典型做法，但我正在改进，争取更快地采取行动）。昨天我和妻子刚讨论了限制性信念，我的一大信念是“我已经落后太多了”。隐藏在这个信念中的是其他信念，比如“时间不够了”、“我不在学习能力的巅峰状态”以及“我无法应对增加的责任”。我妻子是一位正在接受培训的生活教练，所以她帮我解决了其中几个问题，现在我更有信心向前迈进了。
我想在讨论中补充一点：不是每个能做某事的人最终都会去做。这个现实对像我这样的人来说意义重大，当我感觉自己落后太多以至于无法追赶并产生影响时。现实是，这个领域的需求很大，而且只会越来越大。随着需求的增长，能满足需求的人会越来越少。即使是那些今天能够满足需求的人也在对自己说，“我需要先学习X”或“我需要在Y方面变得更好”。那些不因说这些话而限制自己的人，会发现自己进入了这个领域，而不是那些限制自己的人。
我很高兴今天能开始我的旅程。感谢你的鼓励和指导！
谢谢分享，Chris，我很高兴听到你正在取得进步。
你的观点完全正确。机器学习技能的需求非常大，如果你有能力，将这些技能提供给需要它们的企业几乎是重要的。
你好，先生，
我是一个非技术背景的学生，我在一个机构学习了数据科学课程，但没太听懂，所以我计划参加 Udemy 的课程，我已经开始上课了，它帮了我很多。
我有些疑问，希望您能解释一下。疑问如下——
1. 我如何知道一个业务问题是回归、分类、分割等问题？
2. 如何做项目，每个问题是否有模型构建的样本？
好问题，这个框架会有帮助。
https://machinelearning.org.cn/how-to-define-your-machine-learning-problem/
还有这个。
https://machinelearning.org.cn/faq/single-faq/what-is-the-difference-between-classification-and-regression
我是一名来自印度的12年级学生，我已经通过了12年级的毕业会考。我听说过机器学习和人工智能。我对学习这些技术很感兴趣，也曾尝试从麻省理工学院开放式课程（MIT OCW）学习线性代数开始，但我什么也没听懂，因为我的数学不好。而且，我对与机器学习和人工智能相关的技能、工具和其他技术一无所知。
所以我恳请您告诉我，我到底应该从哪里开始。比如我应该在我的笔记本电脑上下载哪些应用、软件或工具，我应该用它们做什么，以及我应该如何使用它们来获得期望的结果，从而在我的机器学习之旅中迈出一步。
我需要像您这样了解机器学习现实情况的专家的建议。
我一直不想去攻读任何正式的学位。我想要的只是适合我的能力和兴趣的精确指导。
太棒了！
从这里开始
https://machinelearning.org.cn/start-here/#getstarted
你好，
很高兴能来到这个页面。
非常激励人心，并且像是深入洞察了任何想学习机器学习但尚未开始的人的思维过程。
我也是这种情况。
我已经有7年没怎么在技术领域工作了。现在，希望通过机器学习重新进入这个领域。
希望学习机器学习，以便能和数据及数据集玩得开心，并接一些小的兼职项目来赚点收入。
另外，也会尝试将机器学习应用到金融和投资决策中。不知道怎么做，但会看看是否可行。
期待您的友好合作。
谢谢。
谢谢。
也许你可以从时间序列预测开始。
https://machinelearning.org.cn/start-here/#timeseries
谢谢 Jason，
一篇精彩的文章，而且我是在最恰当的时候读到它的。我是一名网络工程师，在网络行业工作了十多年。现在这个时代正在发生巨大的变化，一切都在自动化。我正在学习 Python、网络自动化和编程，以及网络领域的新方向，但我仍然觉得应该有更多的东西。机器学习和深度学习是我一直有兴趣并想追求的学科。有很多事情一直阻碍着我，比如时间、环境，但我觉得你的文章涵盖了所有这些。我需要你的帮助和指导才能前进。我买了两本关于机器学习（理论）的书，一本是 Tom Mitchell 的，另一本是 Suresh Samudrala 的《机器智能：揭开机器学习、神经网络和深度学习的神秘面纱》。这些书会是一个好的开始吗？
坚持住！
那些书是一个很好的开始。
激励人心的文章 :)
很高兴它有帮助。
谢谢 Jason 的文章。真的很有帮助。
在我大多数的搜索中，我都没有找到从哪里开始学习机器学习的答案？
昨晚，我在黑客马拉松上看到了一个大约500到700行的机器学习挑战代码。
我被吓得不敢向前迈步了。问题是，我能做到吗？
因为机器学习如此广阔，而我是一个自学者。
你的文章给了我很大的启发。
我发现它最有帮助，也最能激励人心。
坚持住，从小处着手。
也许这会有帮助。
https://machinelearning.org.cn/how-to-run-your-first-classifier-in-weka/
你好，
非常感谢您的文章。我的自我限制信念有两个方面。
1- 我不确定我的项目是否可以应用机器学习。我能否在自主任务分配问题中实施机器学习。
2- 我知道我的编程能力不够好。
这个框架将帮助您确定您的问题是否适合机器学习。
https://machinelearning.org.cn/how-to-define-your-machine-learning-problem/
您可以使用 Weka 来完成您的项目，它不需要任何编程。
https://machinelearning.org.cn/start-here/#weka
电脑游戏:(
因为它们，我没有足够的时间学习机器学习。
说得有理。
谢谢 Jason 打破了一直阻止我做这件事的心理障碍。
干得好！
我很高兴这篇文章能帮到你。
很高兴我来到这里，这是机器学习最好的博客/网站之一。
谢谢你，Jason。
谢谢。我很高兴它有帮助！
正是我需要读到的。谢谢你。
谢谢，很高兴听到这个。
你好 Jason，感谢这篇文章。很有趣的是，这些信念在这么多人中是共通的。你可能会认为，综合考虑，我应该有完美的条件，但我一直推迟从当前工作领域转型的任何尝试，因为害怕失败。尽管我有学位，专业是物理学，所以有很好的数学基础，并且以前也用 Python 编程过（主要是像 FDM、FEM 等数值方法），我仍然不认为自己足够成熟。我也曾试图把它归咎于时间，或者工作有多忙，以及在工作项目上花费额外的时间能帮助我保住工作。我们每个人都有那么多不安全感——真是令人难以置信！但你的文章帮助我意识到，我实际上没有任何借口再继续下去了。我只需要振作起来，卷起袖子，开始工作。我实际上希望能攻读机器学习和人工智能的博士学位，但还没有想好要深入探索这个主题的哪个方面。说实话，如果你对此有任何建议，我将不胜感激。祝你一切顺利。
谢谢分享，我很高兴它能帮到你。
是的，我在这里有建议。
https://machinelearning.org.cn/faq/single-faq/what-research-topic-should-i-work-on
嗨，Jason，
言语已不足以表达我的感激之情……
我是一个非技术人员。
虽然也完成了我的SAP CRM全球认证和精益六西格玛绿带全球认证。
现在愿意通过ADM和App Builder认证进入Salesforce生态系统……
伙计，我的好奇心有点不知足……????????????????????????
也想投身数据科学的海洋……????????????
数据分析是进入数据科学生态系统的第一步吗？
机器学习和人工智能处于那个生态系统的哪个阶段？
Azure和AWS的不同认证与机器学习和人工智能有关系吗？
因为我也报名了微软Azure基础认证……
我以前完成的所有认证（SAP、精益六西格玛绿带）和我新涉足的（SALESFORCE、AZURE）与机器学习和人工智能有任何关联吗？
无法做决定 ????????????????????????????????
请指导我，Jason博士……
我相信没有您的指导……我永远不可能做出决定。
非常期待您的回复。
祝您事业蒸蒸日上。
????????????????????????????
Sourav Roy。
对不起，我不太了解认证。
我专注于教开发人员如何使用机器学习来解决困难的技术问题。
Jason，我非常幸运地发现了这些您 brilliantly 融入本网站的智慧之珠。 “等待开始”和“等待完美条件”的自我限制信念似乎阻碍了我追求许多智力抱负。现在是时候消除所有这些抑制信念，像机器一样学习了！
很高兴听到这个消息。
是时候向前迈出一步了！
第一步
第一步？
你好，Jason
来自 Darshan 的问候！
我是一名机械工程师，想在人工智能与机器学习领域开始我的实习生涯。
在这里，您能指导我如何开始我的AI/ML工程师职业生涯吗？
是的，就在这里。
https://machinelearning.org.cn/start-here/#getstarted
关于所有事情都100%正确。谢谢你写了这篇文章。你有没有我可以加入的 Discord 或 Slack 群组？
谢谢，很高兴对您有帮助。
对不起，目前我没有提供其他支持渠道。
简直是天才，先生！我之前有个信念，认为在开始机器学习之前需要先学完统计学，于是我在 Udemy 上买了一门统计学课程。我是编程专家，所以我想我可以立即开始。就是边做边学的模式。
非常感谢这篇超赞的文章。向您致敬，先生！
谢谢，很高兴它帮到了你！
真的很激励人，可以开始学习机器学习了。感谢您的支持。
谢谢，很高兴对您有帮助。
先生，
我今年20岁。
我正在攻读计算机科学的学士学位。我非常喜欢机器学习。目前我申请了Coursera上的一个机器学习课程。我有些疑问。
1. 哪种语言最适合机器学习（python / java）
2. 在机器学习中，我们不是在编码，而是让机器自己学习 // 这个说法对吗
3. 是什么让你成为一个机器学习爱好者（灵感/你是如何成为专家的）
4. 除了人工智能/机器学习，你还喜欢其他概念吗
5. 在进入机器学习领域之前，你的研究领域是什么？
你是个好人。你在此教导我们知识是用来分享的。
怀着万分敬意，我写下这条评论，因为你的文章解决了我大部分的困惑。
谢谢您，Jason Brownlee博士
Python。
正确。
我为游戏（雷神之锤）写机器人程序，然后就迷上了。
你说的其他概念是什么意思？
我的背景是计算机科学——我的研究领域就是机器学习。
读了这些自我反思的问题，我很惊讶地发现这真的发生在我们大多数人身上。谢谢你打破了这层外壳……
谢谢，很高兴它帮到了你！
因为你，我正在开始学习机器学习和深度学习。谢谢，文章真的很棒。
谢谢，很高兴听到这个！欢迎！
感谢这篇文章，对许多人来说，这是一个很好的开始方式。我正在学习机器学习、深度学习和其他东西，有时我会失去希望，但会回到这里，记起我的道路。
谢谢。
谢谢，Carlos。
谢谢 Jason 的文章，我有10年的IT软件开发经验，其中超过7年是C/C++，其余是PEGA。
我对人工智能很着迷。我真的很想构建一些能够智能地行动和反应的东西。
我应该从哪里开始，才能朝这个方向迈进？
另外，您能解释一下机器学习和数据科学有什么不同吗？
听起来你对人工智能比对预测建模/机器学习更感兴趣。
https://machinelearning.org.cn/faq/single-faq/how-are-ai-and-ml-related
这可能对人工智能方面有帮助。
https://machinelearning.org.cn/faq/single-faq/do-you-have-tutorials-on-ai-or-agi
嗨，Jason，
有没有一本可以开始学习机器学习和深度学习的书？
这真的取决于你想实现什么。
从这里开始学习机器学习和深度学习。
https://machinelearning.org.cn/start-here/
我真的非常想学机器学习，
而且我的数学很好。
但我没有足够的钱买那些书……也许我唯一能做的就是找PDF。
你可以在这里阅读免费的教程。
https://machinelearning.org.cn/start-here/
谢谢 Jason，这篇文章给了我很大的动力和鼓励。
谢谢，很高兴听到这个！
我是机器学习的新手，但对数学和统计学不陌生。我认为我的动力是，世界上有太多问题需要我们走出舒适区，去帮助那些永远无法自救的人。
现在我不是说我们应该解决世界饥饿问题，而是用我们手头的资源尽我们所能。如果有人读了这篇文章……那么请记住一件事。
“世界需要你”
感谢分享。
太棒了……这真的很鼓舞人心，因为我正陷入自我限制的信念中。
谢谢你分享这个。
谢谢，很高兴它有帮助！
我最近完成了您在 Python3 中的机器学习迷你课程。
它非常鼓舞人心，因为它帮助我找到了一个起点。
我希望能完成您网站上的所有帖子。
干得好！
我非常感谢能找到这个网站。谢谢您分享这些非常有用的信息。
不客气。
文章列出了一些很常见的事情。我觉得机器学习领域具有挑战性的是要熟练使用 Python 或某种编程语言的所有包和函数。理解是一回事，记住所有编程语言的语法和方法是另一回事。
坚持住。
没有人精通所有的软件包，甚至一个软件包也没有。精通是一个很高的标准。大多数人只是勉强完成一个项目！
人们甚至连开车都不精通。
我有一个自我限制的信念，就是我太老了。我40岁，是一名数学老师，但编程对我来说非常复杂，但我知道我需要把这些想法抛在一边，马上开始。
我真的很想做一些能用机器学习改善学生数学科目教育的事情……我留下这段话，是因为我想有一天回来看看，看到我今天开始了我的机器学习生涯。
非常感谢你，Jason。
你可以在一个月内学到很多，在一年内也可以。你可以很轻易地重塑自己。
这关乎心态，而非技能。
一个开车的人——即使开得不好——也是一个司机，然后只是程度问题。一个使用机器学习工具的人就是一个机器学习实践者。
你的写作工作非常出色，因为信念是阻止人们实现目标的唯一原因。非常感谢你在这个方向上提供的帮助，它将帮助每个人实现他们真正想要的。
谢谢，不客气！
你好 Jason，你的文章一直激励着我。我是一名助理网络架构师，主要从事基于思科设备的网络规划和设计。我从小就对数学感兴趣，但没有遇到过合适的导师，所以一直很挣扎，通过阅读书籍自己摸索，但大部分或部分内容都看不懂。我的工作让我远离了数学，虽然它让我与 IT 保持联系，但已经很久没有学习数学了。机器学习是我觉得可以实现我的愿望和学习算法的热情，并能从事编码工作的地方。我想慢慢地将我的职业生涯从现在的方向完全转向机器学习。我已经40岁了，我真的很纠结如何制定我的行动计划。由于我工作日程繁忙，我无法为此投入足够的时间。我在 Kindle 上买了几本书，《理解机器学习（从理论到算法）》（Shai Shalev-Shwatrz 和 Shai Ben-David 著）和《机器学习算法》（Giusseppe Bonaccorso 著）。我试着在业余时间阅读这些书，但在数学部分有些困难。我应该参考吴恩达的视频开始，还是从 Gilbert Strang 的线性代数开始学？我还买了 Tom Mitchell 的机器学习书，但我在很多地方都卡住了，有时很难理解数学解释，这花了我很多时间。我还在同时学习 Python，以便更好地理解这门语言。
我唯一担心的是时间因素，因为我觉得我无法给予这些学科应有的重视，而我计划至少在5年后能在这个领域有所建树。我不想陷入浅尝辄止的陷阱，只是假装自己什么都懂。我需要你的指导，告诉我该如何进行，或者我通过这种试错法做得对不对。
谢谢。
你必须找到一条适合你的道路。我推荐一条非常不同的实践路径。
https://machinelearning.org.cn/faq/single-faq/how-do-i-self-study-machine-learning
非常感谢你，Jason。那将有很大帮助……
不客气。
谢谢您，博士。
这确实是一篇很棒的文章。我发现自己对于投身机器学习领域，总是没完没了地找借口，真是惭愧。
我是一名刚毕业的计算机科学专业的学生，对机器学习充满热情。我一直很难找到一个合适的平台来将我的热情付诸行动。多亏了您这篇精彩的内容。我相信我已经找到了正确的地方，可以开始行动了。
再次感谢您，先生。
谢谢，很高兴听到这个！
非常非常感谢这篇令人惊叹、改变思维的博客文章。
读了一遍，它就已经改变了我的想法，让我下定决心踏上机器学习的征程。
不客气！听到这个消息我很高兴。
尽管去做！
同意！
完全同意您在这里提到的所有观点。
谢谢！
非常感谢，Jason！您是真正的榜样！
我太需要这篇文章了。
我的自我限制性信念是，我已经46岁了，觉得自己已经过了巅峰时期，学不会这个了——或者即使学会了也找不到工作。我是说，我年纪这么大了，外面有那么多优秀的Z世代年轻人——谁会要我呢？
但您说得完全正确——这不合逻辑。
感谢您让我注意到这一点。
您是最棒的！
祝好，朋友，
Ryan
不客气。
完全不合逻辑。我们X世代的人需要继续努力！
别灰心，朋友。你还没我老呢。我52岁了。
很高兴能偶然发现您的网站（当时正在找一本线性代数的电子书）。
这太准确地描述了我的感受（我花了太多时间积累知识，总觉得自己知道得不够多，而不是直接迈出那一步）。
这改变了我未来的策略，并且对于保持动力非常有帮助。非常感谢！
很高兴能帮到你。
另外，请看这个：
https://machinelearning.org.cn/youre-wrong-machine-learning-not-hard/
从今天开始，我决定跟着您的课程学习，一天一篇。直到我读完您所有的文章。希望精力能够跟得上！很喜欢您的作品。
坚持住！如果我能帮上忙，随时可以找我。
真相了。
谢谢！
非常感谢。
不客气！
嗨，Jason先生。您分享知识的善举真是太伟大了，而且还是免费的。感谢您，愿上帝保佑您。愿所有人都能从中受益……来自印度的Meenakshi。
谢谢！
我对Python、数据科学和机器学习了解不多，但有学习的愿望。不幸的是，每次我报名参加课程都无法完成。
从小处着手，在每天所学的基础上不断积累。每天增加一点小东西，比如尝试一个新模型，一个新数据集。把所有东西都放在一个目录里，然后不断地在上面添砖加瓦。
写这篇文章的人简直是神。非常鼓舞人心。
谢谢！
你是我的力量。
很高兴你喜欢。
非常非常好的开始，我是一名机器学习开发者，我喜欢你的博客。不幸的是，机器学习和数据科学在伊朗没有特殊地位。我希望能去一个能发挥作用的地方。
这正是我刚开始时的感受。是缺乏动力。
很棒的反馈，Vinayak！在你的机器学习旅程上继续前进！
谢谢你，Jason，发布了这一整个机器学习系列 🙂
我是一名 C++、Django 开发者，但现在我也对机器学习感兴趣，而你的教程就像是激励的补品 :))
感谢您的反馈，Vishal！
我读过与机器学习相关的资料，但当我看到在机器学习领域比我更聪明的人时，我就觉得自己达不到那个水平。因为缺乏统计学、线性代数与图像的结合能力。我曾有过和你讨论过的同样的信念，现在我将为我的机器学习未来做任何事情，如果真主意欲的话。
非常感谢…
感谢您的反馈，Muhammad！
谢谢你，James，
为我指明了学习方向，我的数学很弱，但因为你的文章，我增强了信心，现在我开始了我在机器学习领域的职业生涯。
再次感谢你
非常欢迎你，Ashwini！我们感谢你的支持和反馈！
谢谢你，James，你问我有哪些错误信念。
我一时想不出来，但我想我可以一条一条写出来。
1. 我在公司从未有机会从事这方面的工作。
2. 我的项目完全基于Web开发。
3. 从未为此感到过动力。
为什么我想开始
1. 我的公司建议我这样做。
2. 我在Web开发的舒适区待得太久了。
3. 我想走出来，为个人成长做点什么。
不客气，Haris！我们非常感谢您的反馈！以下链接是为您的机器学习之旅规划路径的一个很好的起点！
https://machinelearning.org.cn/start-here/
此外，在获得更多机器学习概念的实践经验方面，以下资源可能会让您感兴趣：
https://machinelearning.org.cn/investigate-machine-learning-tools/
这篇文章太棒了。我确实有一些这样的自我限制性信念，它们很糟糕。它们真的阻碍了我。
谢谢你写这篇文章，它真的很有帮助！
谢谢你，James！我们感谢你的支持和反馈！
我热衷于学习机器学习。请让我参加这个课程。
谢谢。
诚挚的问候
Jana
你好，Jana……不客气！以下链接是您机器学习之旅的一个很好的起点：
https://machinelearning.org.cn/start-here/
这个网站真是一个金矿，在接下来的6个月里，我将把它作为我的永久驻地。我简直无法用言语表达我的感激之情。
感谢您的反馈和支持，Jose！我们非常感激！
现在是2024年3月，我在这里是个完全的新手。我拥有土木工程硕士学位，并找到了您的网站。非常感谢。这实际上是我学习机器学习的第一天。
感谢您的反馈和支持，SMA！
你好，Jason Brownlee。你完全正确。万事开头难，即使在天堂也是如此。没有什么是完美的，一切都是相对的；你只需要相信这一点……
非常感谢您的建议和鼓励。我正在学习一些教程，进展缓慢但很扎实。和您一起，我想并且希望情况会有所不同，您的介绍给我留下了深刻印象，让我重新开始了……
听起来你非常投入和积极，这是学习和成长的绝佳心态。我很高兴我的建议和鼓励能与你产生共鸣，我在这里支持你的旅程。你迈出的每一步，即使感觉很小，都会让你离目标更近。
机器学习或任何领域的进步，在开始时通常都很慢，但只要坚持不懈并有正确的指导，你会发现自己的进步比你预期的要快。继续探索、实验，并从成功和挑战中学习。记住，你获得的每一点知识和经验都在为未来的发展打下更坚实的基础。
如果你有任何问题或需要更具体的指导，请随时联系我。我在这里帮助你探索这个激动人心的领域。继续相信自己，你会继续取得重大的进步。
祝你在旅程中不断取得成功并获得灵感！
Jason，您是世界上最棒的机器学习老师。
你好，Jarzis……我们非常感谢您作为我们尊贵的客户！您和/或您的朋友或同事是否愿意为我们的产品、教程和其他内容提供评论？
对于评论，我们希望提供姓名、职位和照片，以及一段简短的评论，说明您如何从我们的内容中受益。
这样做，您将直接帮助我们的机器学习社区成长！
我们祝您在机器学习的旅程中一切顺利！
今天是我学习机器学习的第一天，25年4月21日。感谢您创建了这么好的页面。我希望能从这里学到好东西，并将其应用到我的生活和工作中。非常感谢。
不客气，Juling！请随时告诉我们您的进展，如果对我们的内容有任何疑问需要帮助，请随时联系我们！