进度公布

作者分享了近期忙碌的工作生活,包括安排教学活动、参与课程听讲及撰写笔记等工作细节。同时,也在紧张的日程中坚持进行技术学习,如HeadFirstJavaScript的翻译和Hibernate基础教程的学习。

 这几天好忙呀,马上又要开班,得安排老师上课,确定教室和机房资源,班主任是谁,毕业的毕业答辩需要去审核,还要按计划听老师的授课,写听课记录,组织每周一次的例会。家里儿子又有点气管炎得带去看医生,打针治病。

不过最近也过得很充实,HeadFirstJavaScript的第二章很快就要翻译完毕,Hibernate基础教程读书笔记的第6章也快要写完了,在我完成之后,我尽快发布到学生大本营的。

在这里也特别感谢支持我的各位同学与老师,特别感谢张媛老师的热心服务,是你们才让我有动力作这些事情,谢谢。

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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