结束语 可以不完美，但重要的是马上开始
你好，我是黄佳。
终于开始提笔写结束语了，这也意味着这门二十多讲的《零基础实战机器学习》要完结了。首先，这里非常感谢每一位可爱的用户，一直在坚持学习、留言，给我提出一些很好的建议和反馈。
其实，从开始打磨到专栏完结，这中间只有3个多月的时间。但这3个多月，对我来说一直是在全力和极客时间的编辑打磨这门课。从最开始的课程设计讨论选择什么样的案例、选择什么样的组织逻辑，到后面每一篇文章、每一个步骤怎么去讲，我们都进行了反复的推敲和打磨。这样做的目的只有一个，那就是为你呈现一个轻松而快乐的机器学习旅程，让你在不具备扎实的机器学习理论基础的前提下，就能够学得会、学得爽。
课程完结了，我可以说一句：不辱使命！
回顾整个过程，远没有我想象中的轻松。但我非常庆幸，自己选择了开始这门课，并在遇到困难的时候没有退缩，而是凭着自己的热爱和坚持，把它做成。
因此，当编辑问我，在课程最后一讲有没有什么技术体系之外的话要和你分享的，我不假思索地回答：“可以不完美，但重要的是马上开始。”
从SAP新手到第一本SAP中文书作者
其实，道理大家都会说，也都懂。但是，理解后去真正践行就是另外一回事了。我之所以如此“信奉”这句话，和我的经历有莫大的关系。
时间倒回至2003年，那时我刚工作不到一年，还是一个SAP ABAP新手程序员。那时候，我虽在国外，但英文也一般，当时我入门ABAP语言可以说是非常艰难。这其中的原因主要是，那时候网上的学习资料可远远没有今天这么丰富，没有好的中文文档可以学习，而英文文档读起来又非常不舒服。不过，工作还是要做，该学的东西还是要学，这也是我们必须要克服的。
有一天，一个想法突然闯进我的脑袋：像SAP这样已经日益“火起来”的软件，怎么能没有中文的编程书呢？为什么我就不能写一本出来？这个想法出现之后，就再也挥之不去。当然，与之同时出现的想法是：“我只是一个不到一年的ABAP新手，有什么资格写一本书呢？”“我一点知名度都没有，没有出版社会有兴趣和我合作的……”
客观来讲，这些想法都没错。一个新手要想写一本够水准的书，困难可想而知；而作为没有知名度的人，出版一本书的可能性微乎其微，尤其是在2003年的时候出书要比现在困难得多。但我仍然决定抛开这些顾虑，尝试一番。于是，我几乎给我知道的国内所有技术书的出版社发送了邮件，后来终于有一个编辑回复了我的想法，同意出版这本书。从开始到定稿，我花了整整一年多的时间。
其实现在回想起来，那个编辑的回信只有一句话，我现在仍然记忆犹新：“选题很好，我社愿意出版。”这句话让我非常兴奋，马上开始投入写作。我大量阅读SAP英文文档，并且在新加坡图书馆借了能够找到的所有SAP英文出版物，逐字逐句研习，同时思索着如何把自己从不懂到学懂的心路历程完整地复现下来，分享给我脑中的潜在读者。
此时，奇怪的事情发生了，当我以“出书”为目标重新开始学习之后，我的学习过程变快乐了、不再枯燥了，我的学习速度也比以前快了很多。当我仔细回顾这一过程，发现有三个学习方法对我日后的成长非常重要。
第一，就是阅读英文原版资料很重要。其实，不仅SAP早期的官方文档都出自英文，现在机器学习的主流框架，比如Scikit-learn、Keras、TensorFlow、PyTorch等，它们的官方文档和最新论文也几乎都是英文的。如果没有比较强的英文阅读能力，就不大可能获取第一手的资料。这一关我在写书时通过大量阅读逐渐突破了，如果你想走在技术的前沿，我建议你也尽早养成读英文资料的习惯。
第二，我发现如实记录并仔细体会自己从不懂到懂的过程很有好处。一个已经对一项技能非常熟练的专家，往往会忘记自己入门过程中的艰难困苦，会误以为这个技能本来就“十分简单”，其实并非如此。每一个技能都有一个先难后易的学习曲线，把自己克服困难的过程仔细记录下来，认真复盘，不仅可以分享给后来者，对你以后学习其它技能，也会大有裨益，能让你少走很多弯路。
第三，是很多技术作者都非常认同的一个观点，就是“输出倒逼输入”，这是费曼学习法的精髓，通过教别人来让自己学得更深、学得更透。当然，也许你并不会以“写一本书”为目标，但是，在你的学习过程中也会有非常多“输出”的机会，比如说把自己的知识总结成博客、给公众号投稿、在公司里面做一次技术分享，等等。你会发现你的收获要远远多过你的付出。
就这样，我用了一年的时间完成了这本书，在定稿之后，我把书稿寄给了那个同意出版这本书的编辑，结果发现邮件被退回，原来他已经离职了。我再次联系出版社说明情况，也不再有人回复我。
到这里，你是不是觉得我之前所做的努力都白费了？我自然极度失落，头脑中好像有很多虚拟的小人对着我说：“看吧，早就知道你这书出不出来嘛。”可是，尽管沮丧，我却没有停下来，毕竟这么难做的一件事，如果一切都十分顺利才是怪事，而且最为重要的是，此时我已经感受到了自己的成长，而这种成长超越了“出书”本身。
当然，目标还是要完成的。我从头开始寻找新的出版社，在持续的寻找和等待中，我又花了一年的时间，把第一稿完全重写了一遍。当给第二个出版社交稿的时候，从技术到文字，书稿的水平和质量已经大幅提升。最终，我成功出版了第一本SAP中文技术书《SAP程序设计》。
其实，我想不管结果如何，我的收获都要比“不开始”所获得的多很多。因为你一旦开始，成长也就开始了。如果始终迈不开那一步，就等于放弃了所有成功，包括成长的可能。
我们每个人的一生中，都会出现几个非常棒的想法，这些是属于你自己的机遇。当机遇来临时，抓住它最好的方式就是马上开始。如果你瞻前顾后，无限放大那些阻碍因素，那你永远也不可能达成你的目标。
所以，我真心希望已经领略了“机器学习”风采的你，能够把握住未来那个“专属于你”的机遇，勇敢前行，勿求事事完美，只需尽情享受成长所带来的愉悦。
最后，我还为你准备了一个毕业问卷，希望你能用2分钟填写一下，和我分享你对这门课建议以及你对机器学习的想法，非常期待你的反馈！
感谢你的一路陪伴，日后我们有机会江湖再见！
- 在路上 👍（6） 💬（1）
维特根斯坦引用歌德的《浮士德》中的一句话作为座右铭，就是“太初有为”，一切的开端是行动，然后才有语言。学习这件事，不要等想清楚了再行动，而是在行动中去领悟，学到一定阶段，原来想不明白的事情就变得清晰了，原来不曾有的机会就可以把握了。 佳哥的课程很棒，通俗易懂，充满实践。
2021-10-25 - 黑山老妖 👍（2） 💬（1）
课程很棒！加油！！！
2021-10-20 - Ed_Lee™ 👍（1） 💬（1）
二刷书+专栏！第一遍就是懵，期间补充了一些很基础的理论知识，回过头来看第二遍，这次再结合专栏里的案例跟着实践，感觉一下子清晰了很多，感谢！
2022-07-16 - JL 👍（1） 💬（1）
感谢老师！作为技术零基础学员工作需要一边看课一边学python，虽然python 基础还没怎么练，但是机器学习的很多原理都能看懂了！会继续努力的
2021-12-03 - 黄俊萌 👍（0） 💬（1）
感谢，开发转数据挖掘，单位从0开始搭建，不知道怎么入手，课程帮助提供了工作思路
2023-05-21 - 老徐 👍（0） 💬（1）
对于机器学习，这算是入门极好的课程了，抛开了复杂晦涩的算法知识，更多从应用的角度来讲解机器学习的工具和使用过程，对初学者来说这无疑是最好的教学方式了。
2022-12-02 - 李孟聊AI 👍（0） 💬（1）
感谢佳哥，很棒的专栏
2022-06-02 - 尼古拉斯德彪 👍（0） 💬（1）
课程通俗易懂，非常不错
2022-04-11 - 静心 👍（0） 💬（1）
我是机器学习方面的一个小白，几乎什么都不懂，很多概念没有听过。 还是在大学毕业后前几年的时间做过一点机器学习，那是在2002年左右。当时是需要解决栅格地图上高程标注自动化识别的问题。研究了一些资料，最后选中了神经网络，记得当时只做了三层，基本上可以识别0-9和小数点，识别准确度并不是很高。 其实原因有三： 1、当时的机器学习生态还不够成熟； 2、自己所掌握的知识有限； 3、对神经网络的应用不够。 看完这套课程，我觉得如果再让我做相同的，我会信心更足一些。 以前一直没弄明白如何实现一套机器学习程序或服务，看完以后整个流程基本上明白了。 感谢作者的付出。
2021-11-26 - 东 👍（0） 💬（0）
作为一个老鸟，终于工作中必须要用AI了，于是刷了这个课，非常不错，感谢作者
2024-10-13