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既然今天闲来无事，索性就来写写半年来的学习总结吧，顺便也写写所遇到的一些悲惨经历，真的是一把型辛酸泪。
一、初入新学校
从2018年10月确定推免资格，选了老板，定了方向之后，感觉到了人生另一个低谷。也只能怪自己，方向每选好。在这里奉劝一下各位，方向以及老板的RP非常重要，不要过去看重学校的名声和老师的名头，他们对你而言，并没有那么大的帮助。自己感兴趣的方向是ML、DL，但是老师做的方向却是工业控制什么乱七八糟的东西，招你进来的时候说的天花乱坠，进来之后你才知道，都是些什么GP啊！没办法，改变不了。。。
二、自寻门路
为了谋自己的出路，只能自己去探索，摸索好的方向去学习了，有人带与没人带，真的是天壤之别，到现在我还没有明确自己未来要从事的方向，真的是艰难！
2019年7月20日到了新学校，开始了硕士阶段，越做课题，感觉就越悲惨，每当别人问我的研究方向时，心里总是一阵模型的低落，这点需要自己去调整。这段时间，定了要做之后的算法岗，听说虽然方向不好，但是平台还在，师兄师姐进大厂的还挺多，一听便按按下决心去互联网公司。这段时间便在啃算法的书，因为本科阶段做的比赛大多是偏嵌入式控制，跟以后所要做的方向基本不搭边，相当于变成了一个小白，可知道有多难受。先看了些数据结构与算法相关的知识，这段时间先是把**Python**重新过了一遍，花了大概1个周的时间，接着大概花了1个月的时间看了数据结构的一些知识，因为不会C++，所以找了本python的书练习数据结构的一些算法，这样下去也把python巩固了一下。还是因为没什么基础，所以做完链表之后，后面的东西就暂时做不下去了，悲惨。这一阶段看完之后，也就到10月份了，开始转向机器学习相关的东西。时间我还清楚的记得，10.11开始。
三、开始做机器学习与数据挖掘
这里便开始了做机器学习相关的东西，还是先了解，来个入门。这里强烈推荐阿里天池的一系列入门教程，这个阶段的学习大概花了我一个月不到的时间，每个学习教程过一遍。
大概到11月份，我开始了新手赛，入门数据科学。
通过做这个比赛，还是学到了机器学习很多的一些实用性知识，不在提留在空空的教程上面，通过打比赛来提高自己算是一个高效的方法了吧。最后打入了前10.。。。（其实时拼拼凑凑论坛大佬开源的bseline上去的，最终单模lgb，融合还没喝单模好。。。）但是在后面发现，单模lgb线上效果好，那是因为过拟合了线上，换一个数据集，就没融合的稳定了。
四、正式赛
在1月中旬的时候，舍友拉着我开始第一次打正式比赛，参考大佬的baseline然后自己做特征，最后官方给的第一个测试集testA我们用单模效果还挺好，但是再给第二个测试集testB时，效果明显差了很多，说明严重过拟合线上了，其实这样导致你的模型也不好。
太垃圾，不过勉强进了复赛。
遇到了很多坑，刚开始我们一直做特征，看论文，看别人开源的baseline加特征，分数上来不少，打这个比赛自己还是花了大量的时间在上面，感觉性价比并不是很高，因为学到的东西并不多。其实有个很傻逼的事情，就是tm不要一直去试线上的分数，每天试那么多，线下效果降了或者没动，线上好了，但是又怎么样呢？就相当于别人告诉你一个不知道的测试机，然后你疯狂试，如果把这个告诉你，还不是一样操作，所以感觉有点浪费时间。
我们也是了lgb与xgb做融合，其实线上并没有升，但是可能换个数据集就上去了，所以融合有融合的好处。对于训练的输出做lgb心得特征，目前看来，没什么P用。
最后收获最大的是和另一个大佬师兄一起组队，带着学了不少的东西，这里还是感叹一句，科班就是科班，真的不一样。一个转折点是在群里，因为实在做不动了，所以去和别人请教，大佬用Textcnn做了一个方法与lgb融合，效果非一般的好，后面这个阶段跟着师兄学习了一小波nlp，感觉收获还是蛮大的。另外师兄也告诉了一些之后的方向，让我们怎么去做，感觉收获挺大。
五、未来继续加油吧
之后要提高效率，并行的去打比赛了！
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