有沒有必要把機器學習算法自己實現一遍？

首先，對于計算機專業的研究生來說，讀研期間一定要重點學習一下機器學習知識，因為機器學習不僅是數據價值化的重要方式，同時也是打開人工智能技術大門的鑰匙，掌握機器學習對于后續的科研會有較大的影響。

如果代碼基礎薄弱，在學習機器學習時，要采用循序漸進的方式，可以先從經典的機器學習算法實驗開始，把機器學習的步驟搞清楚，包括數據收集、算法設計、算法實現、算法訓練、算法驗證和算法應用等，通過一些基礎實驗先建立起對于機器學習的整體認知，然后再來閱讀文獻和做復現，這樣會更容易一些。

機器學習相關文獻的復現難度并不算大，能夠參考的資料和案例也非常多，可以選擇一個自己熟悉的技術方向來做復現，并不需要把所有技術方案和代碼都學習一遍，這在時間上也并不允許。在理解了文獻的創新思路之后，可以采用自己熟悉的編程語言來完成復現。

雖然機器學習的步驟比較多，但是核心是算法設計、訓練和驗證，這個過程還需要結合具體的場景數據，所以要把重點放在算法相關的環節上。實際上，對于很多代碼基礎薄弱的同學來說，雖然在復現時會遇到一定的困難，但是在理解文章創新路線時，并不會因為代碼薄弱而導致較大的障礙。

讀研期間對于交流場景和實踐場景的要求是比較高的，所以要想有一個較好的讀研體驗，一定要重視為自己營造一個較好的交流和實踐場景。

最后，如果在讀研期間有學習和科研等相關問題，可以向我發起咨詢。