聊天随想

    晚上家里停电,无聊之中和同学聊起各自对技术的见解。我们都不是牛人,九流的学校,工作三年还没确定行业和技术方向,彻头彻尾的菜鸟。走了三年的弯路,现在总算有点感悟了,不知道这样的程序员能走多远?我们还奋力地在技术上追赶,而别人已经向资本或者管理等更远处看去了,唯一让人感觉还算合理的是我们还处于年轻时期吧,虽然那脆弱的青春在一瞬间就要逝去。但是毕竟还有希望,有希望就是好的。我是一个按照自己节奏做事的人,认为等到思维成熟到那个程度的时候,该做的事情自然就能做成了。和同学讨论了一晚上,唯一一点共识就是我们现在不能打酱油了,要锻炼真正的实力才行。其余观点全部截然不同。同学认为需要多转换几种技术,我认为需要专注一方面,要去了解该产品的市场和运营方法等。同学认为需要将项目整个框架理解,而我认为如果只能达到理解阶段,还不如专注自己能实践的。同学认为多方面的知识很重要,我认为基础知识很重要。同学认为有人教更重要,我认为自己思考更重要。没有什么是正确或者错误的,只是每个人的学习方法不一样,但努力总没有错。希望两个跌跌撞撞的傻B青年最终能走出各自的道路吧。
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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