风控机器学习入门指南

风控行业八年工作经验，非机器学习科班出身，擅长利用各种奇淫巧计硬刚机器学习。

10分钟内，带你理清楚风控机器学习的最优入门路径。

一、正确的观念

开心学习：高频正反馈很重要

很多时候，大家在打一场必定会输的仗，没有援军没有激励，只有再坚持坚持，只有不断的消耗意志力。人总是会崩溃的。

所以，学习方法很重要，去寻找能给你高频正反馈的事情做。不要去看一本未来几年都用不上的书，不要去做一件只能自我感动的事，不要去爱一个永远不理你的人。

看算法之前，先去动手写代码，先解决问题，再看为什么work。

做正确的事，还要在正确的时间。

最可悲的人在错误的方向上飞奔，而不自知。 厉害一点的人，先找对方向，再去补1后面的无数个0。 更高的维度上，我们还会增加时间维度来思考问题。 比如看李航老师的《统计学习方法》绝对是一件正确的事。但是如果你刚入门，数据基础不是很扎实，先去看周志华老师的《机器学习方法》是个更好的选择。

兴趣是最好的老师：小孩子玩游戏的时候从来不知疲惫

以前上学的时候，总想着做一个海绵，吸收知识的海洋，后来发现越学习越空虚，根本坚持不下去。后来总结出一个真理，需要你强忍着坚持下去的东西，就趁早放弃吧。 去寻找真正想做的事，去寻找热爱的东西，然后像小孩子一样去寻宝吧

二、实操

Kaggle入门：从用Python解决问题开始讲起

参加kaggle之前，看了很长时间的书，但是真正感觉到ML的力量和充实感还是在kaggle竞赛中。

kaggle竞赛以有监督为主，满足高频正反馈的要求，完结的比赛可以提交以后立马看到改进的提升，并且有很多现成的方案可以学习。对绝大部分人来说，可以像玩游戏一样体会到乐趣，也免除了本机环境安装等令人沮丧的环节。

技术栈基本上是决策树算法、boosting类型算法路线为主， 推荐以下两个入门比赛，自己写代码优化到Top20%以内，基本可以掌握到大部分的技能点，也不至于太纠缠于一些奇淫巧计。

Titanic - Machine Learning from Disaster

Digit Recognizer

理论进阶：周志华老师的《机器学习方法》

首推西瓜书，推导比较详细，对自学和新手学习曲线非常友好。

另外，配合南瓜书的详细公式推导，难度基本为0了。

南瓜书

西瓜书啃完以后，可以看终于可以看李航老师的《统计学习方法》了。 两本书，屠龙刀加倚天剑，基本传统机器学的理论领域都有涉及到了。

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风控白衣骑士