为什么坚持阅读

常常有人问我读过很多书,但是后来大部分都被我忘记了。那么你能告诉阅读的意义是什么呢?

当我还是一个孩子的时候,我吃了很多的食物,大部分已经一去不复返而且被我忘掉了。

但可以肯定的是,它们中的一部分已经成长成为我身体的骨头和肉,我想阅读对于你思想的改变也是如此吧,所以请坚持阅读。

不去想做一件事情的意义是什么,因为我相信在你阅读很多书籍之后,你会发现不知不觉中已经蜕变成为另外一个的自己了。

转载于:https://www.cnblogs.com/Fsiswo/p/8807820.html

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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