山鹰与狐狸

山鹰与狐狸互相结为了好友,为了使彼此的友谊更加巩固,他们决定住在一块。于是鹰飞到了一棵高树上面,筑起巢来孵育后代,狐狸则走进了树下的灌木丛中,生儿育女。

一天,狐狸出去觅食,鹰也正好断了炊,他就飞入灌木丛中,把年幼的狐狸抢走,与雏鹰一起饱餐了一顿。狐狸回来后,知道这事是鹰所为,他为儿女的死悲痛,而最令他悲痛的则是一时无法报仇,因为他是走兽,只能够在地上跑,不能去追会飞的鸟。因此他只能远远地站着诅咒敌人,这是力量弱小者唯一能够做到的事情。

不久,鹰背信弃义的罪行也受到了严惩。有一天,一些人在野外杀羊祭神,鹰飞了下去,从祭坛上抓起了带着火的羊肉,带到了自己的巢里。这时候一阵狂风吹过,巢里细小干枯的树枝立刻燃起了猛烈的火焰。那些羽毛未丰的雏鹰都被活活烧死了,并从树上掉了下来。狐狸就跑了过去,在鹰的面前,把那些小鹰全都吃了。

 

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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