这里的清晨静悄悄

  时下,随着旅游开发的脚步加快,越来越多古老的东西被渐渐换了容颜,在我们国家似乎开发与保护,永远都是相对立的两个事物,做不到很好的中和。因此,在逛古镇的时候,总是会听到这样的抱怨:太商业化了;人太多了;东西太贵了……

   清晨,雾气弥漫的宏村

  我喜欢逛古镇,喜欢在古镇斑驳的墙壁上,寻找岁月的年轮。在宏村和南屏的古墙上,会有这样的年轮,可以从这上面解读出古城的年岁,和所经历的那些沧海桑田。

   一大早,在这里拍婚纱的新人,以及淡定洗衣服的老人

  抵达惠州的那晚,已是午夜,村子里早已是万籁俱寂,就连狗儿都懒得理我们这几个夜归的人,听不到一声犬吠。

   幽深的巷子

  借着手电筒的微光,穿行在陌生又略显熟悉的街巷,我居然轻而易举就找到了要入住的客栈。

   这个场景,时光一下子回到了上个世纪

  这么看来,我还没有到健忘的地步,四年前走过的路依旧清晰的印在脑子里。还记得那会儿,陕西人跟我讲过,来到这里要逆水进村,顺水出村,遵循着这个规律,即使你在宏村转了向,也会轻易的找到“回家”的路。

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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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