机器学习开发者的现代化路径：不需要从统计学微积分开始

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不采取行动：一切都安排好了，然而我却看到很多开发者都没有采取行动。看电视或阅读新闻比在一个迷人的领域里获得一个新而有价值的技能更容易。真是“牵马到河易，强马饮水难”啊。
挑选的问题太大：通常，我发现开发者挑选的第一个或第二个数据集太难工作了。问题太大、太复杂或太嘈杂，他们没有准备好去挑战。可怕的是“失败”抹杀了开发者的动机并且放弃这个过程。所以，要挑选那些你能在1小时内就解决的小问题。在你做更大的事情之前，先去做一下这个吧。
从零开始实现算法：我们有算法实现。它们已经封装好了。至少能满足你在未来几年里想要做的有趣的事情。如果你的目标是学习如何开发和提供可靠的、准确的预测模型，不要花时间去从零开始实现算法，使用库就行。另一方面，如果你想把重点放在实现算法上，那么就要很清楚地把你的目标和重点放在它上面。
没有坚持一个过程：与敏捷软件开发一样，如果你偏离了这个过程，车轮可以很快地关闭你的项目，结果往往会造成大的混乱。坚持一个过程，从开始到终止，系统地通过并完成端到端问题才是关键。你可以重新审视“你发现的有趣的事情……”作为一个后续的小项目（在你写下的一个“后续工作想法”部分），但也要完成这个过程并且交付它。
不使用资源：在机器学习领域有很多杰出的论文，书籍和博客文章。你可以利用这些资源来改进你处理的过程，使用的工具和结果的精度。可以使用第三方资源从你的算法和数据集上获取更多的信息。得出算法和问题框架的一个思路。一个智慧的结晶可以改变你项目的流程。记住，如果你采用了自上而下的流程，理论就必须出现在后面。最后再花时间去理解你的终极模型。