057|如何有效整合多本書籍中的知識?

更新於 發佈於 閱讀時間約 1 分鐘

我自己很喜歡同時讀多本書。


而且我會先比較每一本書的目錄,


來學習每個作者編排內容的方式。


例如機器學習就有很多的書都在教,


而且裡面的內容也可以差異很大。


有的書可能整本都是理論,


有的書整本都是程式碼,


而理論仔細去比較,


有的又更側重其計算複雜度,


有的又更側重統計收斂速度。


而程式碼的書仔細去比較,


有的著重做多個小專案,


有的又更著重在讓機器學習能在大系統中高效率執行。


那怎麼都是機器學習的書,講的內容會差很多呢?


原因就在寫書的人,他的獨特背景,


看出了機器學習獨特的一面。


所以,當你收集了多本書,


很重要的步驟,


就是去認識書的內容,


如何與作者的背景搭配。


一但有深刻認識後,


下一步就是去收集與比較不同作者,


對同一個話題能提供的觀點。


這些觀點會被我收集進一種稱為「索引筆記」(黃色良品)的筆記。


這種筆記的主要功能,是紀錄一個話題,


在不同書中被描述的方式與觀點。


例如「線性模型」是足夠基本的話題,


但在不同的書中,


會看到不同作者以不同角度在詮釋線性模型。


這就是我們要特別注意的地方!


透過平行比較不同作者對線性模型的詮釋,


你能全面學習相關的內容,


快速成為專家!

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