在机器学习的道路上产生了迷茫，请大佬指点下。

[SmithCruise]

我先说下我的情况，今年考取了研究生，研究生方向肯定是机器学习这一块的。我的数学一直很差，就连研究生里面的数二也只考了 96。本科阶段自己主要都是开发网站，开发过挺多网站还参加过比赛，老实说我就是不考研出去靠 WEB 开发也能找到一份不错的工作。

这段时间一直在尝试自学机器学习这方面，但是真的感觉很吃力，那些数学公式也看不懂，有些能看懂的也要花很长时间才能理解（完全没有 WEB 开发的那种轻车熟路的感觉）。在数学这方面我对自己一直很清楚，肯定是欠缺点天赋，你让我搞算法我肯定是秃头了也搞不定。我的导师也说我肯定不适合搞理论研究，而是应该搞工程上应用。现在我的数学功底也仅限于考研范围，这周看到 SVM 这块，真的吃不消，比如拉格朗日里面一些细节想不通，SMO 算法也看不懂。虽然我知道以后肯定还会有更大的坑在。

所以迷茫的地方来了，因为数学的卡壳，我都感觉自己对机器学习有点提不起兴趣，不像以前研究 WEB 新技术可以通宵达旦。我不知道自己是不是真的适合机器学习，我有没有必要花费大量的精力在一个我可能永远不擅长的事情上面。还是说因为我过分注重机器学习的理论细节而导致了学习的枯燥（但老实讲我觉得我现在已经放宽了对自己的要求，懂得理论就行，都没有要求自己通过代码实现）。

各位大佬们指点下，我后序该如何学习，最好能恢复兴趣。如果都是搞机器学习上的工程应用（就是调包），以后能不能找到一份不错有上升空间的工作。

[mahonejolla]

插眼。统计学习方法看的痛苦。

[zetary]

深度学习只要能把 loss function 写清楚实验效果好就能发…

[mahonejolla]

@zetary #2 论文是吗？

[zetary]

@mahonejolla 研究生肯定是做科研发论文啊，dl 不用管那么多理论，反正框架自动微分就好，你只要在你的 setting 下做处理就好。当然也看你导师研究方向吧。