有必要自己写一套机器学习库吗
如果仅仅是学习的目的，我觉得能够自己实现一些经典和基本的算法还是有帮助的。然后用现成的库来验证是否正确。比如说：linear regression, logistic regression, back-propagation, k-mean, PCA 等。
■网友
自己可以写一写练习一下，最好可以自己写一个，不受限制。当然用现成的也可以
■网友
学习机器学习是从coursera的吴恩达老师那里来的。他的课特别基础，但是上了之后感觉效果特别好。一个主要原因是那几个基础的机器学习算法是需要自己去写的。要把那几个cost function转化成程序，用矩阵表达出来真的耗费了不少时间，但是在这个过程中，慢慢对矩阵有了理解，更对算法本身理解更透彻了。想一想如果不自己编个程序试一试，那么那些式子永远只是式子放在哪里，没有其他办法消化了。可以尝试自己编写。而且那些真正的大牛就是自己最后受不了那些速度很慢的已经开源的算法，自己编写了新的算法。比如chen tianqi大神编写的XGboost。可以google一下。多看永远比不上多实践，有时间多实际操作吧。最后很可能使用的时候还是用现成的软件包了，不你会对比发现很多没注意的其妙的东西。那时候别忘记偷偷告诉我哦。
■网友
【有必要自己写一套机器学习库吗】 太有必要了。不要以为会用sklearn就是会机器学习了。如果实在没时间写，也得把别人怎么实现的代码一步一步看懂。划重点：第一份工作面试的时候肯定会被问到某一个模型具体是怎么工作的。
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