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大学生赚钱的软件

发布时间:2018-12-15

原标题:学习 Machine-learning of Andrew Ng

他不像某些愤青一样,看着新闻,然后高谈阔论。那种做法其实令人感到很无语的,用一句话来概括就是‘吃地沟油的命,*中南海的心。’。

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王妙想神情凝重:“天愚的手中必有宝物护身,而且只怕亦是由至阴与至阳之气炼成,才能恰好克制住红线这惊天动地的一剑。我若所猜无误,他只怕是抢走了灵凝的阴阳镜。”
通风看着悟空,目光中露出不敢置信的神色,手指悟空,竟有些结巴,道:“你……你……”王禺忽地也明白了通风之意,也是满脸惊讶,问道:“你怎么这般模样?”

妻和妾不同,妾要看老爷的脸色,老爷想做或者不想做一些事情,妾一般不敢违抗,但妻就不同了,她拥有着妾所不具备的一些强权,明月拉着李庆安在软椅上躺下,又将窗帘拉上,找出一床被褥,给他盖好了,吩咐如诗道:“你赶紧找人去把王御医请来,他这身子不容易生病,可一生病就不得了,我们不要耽误了!”

学习 Machine-learning of Andrew Ng


1.基础概念       

       机器学习是一门研究在非特定编程条件下让计算机采取行动的学科。最近二十年,机器学习为我们带来了自动驾驶汽车、实用的语音识别、高效的网络搜索,让我们对人类基因的解读能力大大提高。当今机器学习技术已经非常普遍,您很可能在毫无察觉情况下每天使用几十次。许多研究者还认为机器学习是人工智能(AI)取得进展的最有效途径。在本课程中,您将学习最高效的机器学习技术,了解如何使用这些技术,并自己动手实践这些技术。更重要的是,您将不仅将学习理论知识,还将学习如何实践,如何快速使用强大的技术来解决新问题。最后,您将了解在硅谷企业如何在机器学习和AI领域进行创新。

        机器学习的基础是数学。数学并非是一个可选可不选的理论方法,而是不可或缺的支柱。如果你是一名计算机工程师,每天使用 UML、ORM、设计模式及其他软件工程工具/技术,那么请闭眼一秒钟,忘掉一切。这并不是说这些概念不重要,绝不是!但是机器学习需要一种不同的方法。如今 Python 如此流行的原因之一是其「原型设计速度」。在机器学习中,一种使用几行代码即可建模算法的语言绝对是必要的。

        微积分、线性代数、概率论在机器学习几乎所有算法中不可或缺。如果你的数学背景很扎实,请跳过这一章节。如若不然,那么重新温习一下这些重要概念也不错。考虑到理论的数量,我并不建议大家从大部头开始。尽管一开始可以用它查询具体概念,但是初学者先关注简单的话题比较好。网上有很多好的在线资源(比如 Coursera、可汗学院或优达学城),实用且适合各种背景的人群。但是我建议从提纲之类的简明书籍上手,其中所有核心概念均被涉及,次要概念可在需要的时候自行查询。这种方法虽然不够系统,但却避免了这样的缺陷:大量晦涩概念使得没有扎实理论背景的人望而却步。

Recommend  for new:  https://www.coursera.org/learn/machine-learning

 

2.学习小结(ing)

1.What is Machine Learning?

2.Supervised Learning and Unsupervised Learning

3.Model Representation and Cost Function

4.Matrices and Vectors

 

3.应用场景

 

模式识别
模式识别=机器学习。两者的主要区别在于前者是从工业界发展起来的概念,后者则主要源自计算机学科。在著名的《Pattern Recognition And Machine Learning》这本书中,Christopher M. Bishop在开头是这样说的“模式识别源自工业界,而机器学习来自于计算机学科。不过,它们中的活动可以被视为同一个领域的两个方面,同时在过去的10年间,它们都有了长足的发展”。

数据挖掘
数据挖掘=机器学习+数据库。这几年数据挖掘的概念实在是太耳熟能详。几乎等同于炒作。但凡说数据挖掘都会吹嘘数据挖掘如何如何,例如从数据中挖出金子,以及将废弃的数据转化为价值等等。但是,我尽管可能会挖出金子,但我也可能挖的是“石头”啊。这个说法的意思是,数据挖掘仅仅是一种思考方式,告诉我们应该尝试从数据中挖掘出知识,但不是每个数据都能挖掘出金子的,所以不要神话它。一个系统绝对不会因为上了一个数据挖掘模块就变得无所不能(这是IBM最喜欢吹嘘的),恰恰相反,一个拥有数据挖掘思维的人员才是关键,而且他还必须对数据有深刻的认识,这样才可能从数据中导出模式指引业务的改善。大部分数据挖掘中的算法是机器学习的算法在数据库中的优化。

统计学习
统计学习近似等于机器学习。统计学习是个与机器学习高度重叠的学科。因为机器学习中的大多数方法来自统计学,甚至可以认为,统计学的发展促进机器学习的繁荣昌盛。例如著名的支持向量机算法,就是源自统计学科。但是在某种程度上两者是有分别的,这个分别在于:统计学习者重点关注的是统计模型的发展与优化,偏数学,而机器学习者更关注的是能够解决问题,偏实践,因此机器学习研究者会重点研究学习算法在计算机上执行的效率与准确性的提升。

计算机视觉
计算机视觉=图像处理+机器学习。图像处理技术用于将图像处理为适合进入机器学习模型中的输入,机器学习则负责从图像中识别出相关的模式。计算机视觉相关的应用非常的多,例如百度识图、手写字符识别、车牌识别等等应用。这个领域是应用前景非常火热的,同时也是研究的热门方向。随着机器学习的新领域深度学习的发展,大大促进了计算机图像识别的效果,因此未来计算机视觉界的发展前景不可估量。

语音识别
语音识别=语音处理+机器学习。语音识别就是音频处理技术与机器学习的结合。语音识别技术一般不会单独使用,一般会结合自然语言处理的相关技术。目前的相关应用有苹果的语音助手siri等。

自然语言处理
自然语言处理=文本处理+机器学习。自然语言处理技术主要是让机器理解人类的语言的一门领域。在自然语言处理技术中,大量使用了编译原理相关的技术,例如词法分析,语法分析等等,除此之外,在理解这个层面,则使用了语义理解,机器学习等技术。作为唯一由人类自身创造的符号,自然语言处理一直是机器学习界不断研究的方向。按照百度机器学习专家余凯的说法“听与看,说白了就是阿猫和阿狗都会的,而只有语言才是人类独有的”。如何利用机器学习技术进行自然语言的的深度理解,一直是工业和学术界关注的焦点。

 

4.推荐学习

机器学习词汇:https://jiqizhixin.github.io/AI-Terminology-page/

香港科技大学TensorFlow课件分享:https://mp.weixin.qq.com/s/GaK_iSTBl7B4LTdaOtiR_Q

机器之心之机器学习路线:https://mp.weixin.qq.com

27 个机器学习、数学、Python 速查表http://blog.jobbole.com/112009/

 

 

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发布时间:2018-12-15 00:48:58

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编辑:董秉

责任编辑:道通通