第一篇博客—处女贴

一位原本学核工程的程序员,转学计算机后在设计院做控制系统编程,面临低薪和职业发展的瓶颈。在阅读前辈建议后,决定跳出舒适区,挑战互联网行业,特别是BAT等大厂。开博记录自己的成长历程,旨在通过不断学习和总结,提升自身技能,最终实现目标——加入BAT等顶级公司。

半路出家,各种机缘巧合,本是学核工程的我,转学了计算机了,做了计算应用类硕士,一年过去了浑浑噩噩的过了一年,在一个设计院做项目做是控制系统做嵌入式编程,有机会留在这里,但是一个半路出家的人核类设计所在做控制系统的编程,控制系统是过控和电气的人主导,感觉是边缘中的边缘。另外,不但没有编制还是和第三方签约,工资还低的本科不如,这不是越混越差么。。。。

最近看了很多前辈的博文和忠告,现在是互联网的黄金时期,自己为何不在不拼一拼,何必要呆在压抑的国企拿着低微的薪水夹着尾巴做事了,何不互联网这一块拼一拼,奋斗呢!!为何不把目标放在BAT呢!听从大牛们的建议,多学习多总结,特此开这一博客,看一年之后我的水平有什么进展,能昂首进入BAT没有!!!

SJJ

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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