夜已深

上线?什么叫上线?上线时间怎么算出来的?有没有里程碑,检核点?bug 的收敛状况如何?要验收什么,如何质化与量化验收?一个系统上线四五次,丢脸的事还要做多少次?

谁写单元测试、整合测试、压力测试计划、备份还原灾难复原计划、ABCD 级异常处理计划、使用者与 OP 教育训练计划、异动维护计划、安全规划、上线后第二阶段的开发计划...

写书、写教材、顾问、教课、演讲、回答问题...还要帮人擦屁股!进度在哪?承诺在哪?

累了,大家都随意,我为什么要扛?几个月来没有一点休息,穷于应付别人的承诺。

面对空头支票,我要珍惜什么?领支票的不是我,却怕开支票与收支票的两边都受伤,不知自己在保什么!

怀念有导师、有正直诚实见闻广的朋友。昔日,能畅谈,能分享,伴我成长,导我前行。今日,安在?

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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