終極算法書摘

  1. 機(jī)器學(xué)習(xí)主要有5個(gè)學(xué)派, 我們會(huì)對(duì)每個(gè)學(xué)派分別介紹: 符號(hào)學(xué)派將學(xué)習(xí)看作逆向演
    繹摊沉, 并從哲學(xué)厂财、 心理學(xué)油啤、 邏輯學(xué)中尋求洞見; 聯(lián)結(jié)學(xué)派對(duì)大腦進(jìn)行逆向分析蟀苛, 靈感來源于神
    經(jīng)科學(xué)和物理學(xué)益咬; 進(jìn)化學(xué)派在計(jì)算機(jī)上模擬進(jìn)化, 并利用遺傳學(xué)和進(jìn)化生物學(xué)知識(shí); 貝葉斯
    學(xué)派認(rèn)為學(xué)習(xí)是一種概率推理形式幽告, 理論根基在于統(tǒng)計(jì)學(xué)梅鹦; 類推學(xué)派通過對(duì)相似性判斷的外
    推來進(jìn)行學(xué)習(xí), 并受心理學(xué)和數(shù)學(xué)最優(yōu)化的影響冗锁。
  2. 機(jī)器學(xué)習(xí)的5個(gè)學(xué)派都有自己的主算法齐唆, 利用這種萬能學(xué)習(xí)算法, 原則上冻河, 你可以通過
    任何領(lǐng)域的數(shù)據(jù)來挖掘知識(shí): 符號(hào)學(xué)派的主算法是逆向演繹箍邮, 聯(lián)結(jié)學(xué)派的主算法是反向傳
    播, 進(jìn)化學(xué)派的主算法是遺傳編程叨叙, 貝葉斯學(xué)派的主算法是貝葉斯推理锭弊, 類推學(xué)派的主算法
    是支持向量機(jī)。
  3. 信不信由你擂错, 所有算法味滞, 無論多復(fù)雜, 都能分解為這三種邏輯運(yùn)算: 且钮呀, 或剑鞍, 非。
  4. 第一爽醋, 我們掌握的數(shù)據(jù)越多蚁署, 我們能學(xué)的也越多。 沒有數(shù)據(jù)蚂四? 什么也學(xué)不到光戈。 大數(shù)據(jù)?
    很多東西可以學(xué)習(xí)证杭。 這也是機(jī)器學(xué)習(xí)無處不在的原因田度, 因?yàn)橛酗w速增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)妒御。 如果你在超
    市購(gòu)買機(jī)器學(xué)習(xí)解愤, 其包裝上可能會(huì)寫著“只需添加數(shù)據(jù)”。第二乎莉, 機(jī)器學(xué)習(xí)是一把劍送讲, 利用這把劍可以殺死復(fù)雜性怪獸。 只要有足夠的數(shù)據(jù)惋啃, 一段只有幾百行代碼的程序可以輕易生成擁有上百萬行代碼的程序哼鬓, 而且它可以為解決不同問題不停產(chǎn)生不同的程序。 這可以顯著降低程序員工作的復(fù)雜度边灭。 當(dāng)然异希, 就像對(duì)付九頭蛇, 我們砍掉它的頭绒瘦, 會(huì)立即長(zhǎng)出新頭称簿, 但長(zhǎng)出的頭會(huì)變小扣癣, 而且頭的生長(zhǎng)也需要時(shí)間, 因此我們?nèi)杂锌赡軇俪觥?br> 我們可以把機(jī)器學(xué)習(xí)當(dāng)作逆運(yùn)算憨降, 正如開平方是平方的逆運(yùn)算父虑、 整合是分化的逆運(yùn)算。
    正如我們會(huì)問“什么數(shù)的平方是16”授药, 或者“導(dǎo)數(shù)為x+1的函數(shù)是什么”士嚎, 我們也會(huì)問“什么算法
    會(huì)得出該結(jié)果”。 我們很快會(huì)看到悔叽, 怎樣將這個(gè)觀點(diǎn)運(yùn)用到具體的學(xué)習(xí)算法中莱衩。
  5. 機(jī)器學(xué)習(xí)有許多不同的形式, 也會(huì)涉及許多不同的名字: 模式識(shí)別骄蝇、 統(tǒng)計(jì)建模膳殷、 數(shù)據(jù)挖
    掘、 知識(shí)發(fā)現(xiàn)九火、 預(yù)測(cè)分析赚窃、 數(shù)據(jù)科學(xué)、 適應(yīng)系統(tǒng)岔激、 自組織系統(tǒng)等勒极。
  6. 在信息處理這個(gè)生態(tài)系統(tǒng)中, 學(xué)習(xí)算法是頂級(jí)掠食者虑鼎。 數(shù)據(jù)庫(kù)辱匿、 網(wǎng)絡(luò)爬蟲、 索引器等相
    當(dāng)于食草動(dòng)物炫彩, 耐心地對(duì)無限領(lǐng)域中的數(shù)據(jù)進(jìn)行蠶食匾七。 統(tǒng)計(jì)算法、 線上分析處理等則相當(dāng)于食肉動(dòng)物江兢。 食草動(dòng)物有必要存在昨忆, 因?yàn)闆]有它們, 其他動(dòng)物無法存活杉允, 但頂級(jí)掠食者有更為刺激的生活邑贴。 數(shù)據(jù)爬蟲就像一頭牛, 網(wǎng)頁(yè)相當(dāng)于它的草原叔磷, 每個(gè)網(wǎng)頁(yè)就是一根草拢驾。 當(dāng)網(wǎng)絡(luò)爬蟲進(jìn)行破壞行動(dòng)時(shí), 網(wǎng)站的副本就會(huì)保存在其硬盤當(dāng)中改基。 索引器接著做一個(gè)頁(yè)面的列表繁疤, 每個(gè)詞都會(huì)出現(xiàn)在頁(yè)面當(dāng)中, 這很像一本書后的索引。 數(shù)據(jù)庫(kù)就像大象稠腊, 又大又重案疲, 永遠(yuǎn)不會(huì)被忽略。 在這些動(dòng)物當(dāng)中麻养, 耐心的野獸飛快運(yùn)轉(zhuǎn)統(tǒng)計(jì)和分析算法褐啡, 壓縮并進(jìn)行選擇, 將數(shù)據(jù)變?yōu)樾畔ⅰ?學(xué)習(xí)算法將這些信息吞下鳖昌、 消化备畦, 然后將其變成知識(shí)。
  7. 實(shí)際上许昨, 對(duì)所有主要的學(xué)習(xí)算法——包括最近鄰算法懂盐、 決策樹學(xué)習(xí)算法以及貝葉斯網(wǎng)絡(luò)(樸素貝葉斯的概括) ——來說, 如果你為學(xué)習(xí)算法提供足夠糕档、 適當(dāng)?shù)臄?shù)
    據(jù)莉恼, 該算法可以實(shí)現(xiàn)任一功能(對(duì)學(xué)習(xí)任何東西來說, 都與數(shù)學(xué)相關(guān)) 速那。 需要注意的
    是俐银, “足夠數(shù)據(jù)”也有可能無限。 學(xué)習(xí)無限數(shù)據(jù)需要做出假設(shè)端仰, 如我們會(huì)看到的那樣捶惜, 而且不
    同的學(xué)習(xí)算法會(huì)有不同的假設(shè)
  8. 所有知識(shí),無論是過去的荔烧、 現(xiàn)在的還是未來的吱七,都有可能通過單個(gè)通用學(xué)習(xí)算法來從數(shù)
    據(jù)中獲得。
?著作權(quán)歸作者所有,轉(zhuǎn)載或內(nèi)容合作請(qǐng)聯(lián)系作者
  • 序言:七十年代末鹤竭,一起剝皮案震驚了整個(gè)濱河市踊餐,隨后出現(xiàn)的幾起案子,更是在濱河造成了極大的恐慌臀稚,老刑警劉巖吝岭,帶你破解...
    沈念sama閱讀 206,311評(píng)論 6 481
  • 序言:濱河連續(xù)發(fā)生了三起死亡事件,死亡現(xiàn)場(chǎng)離奇詭異烁涌,居然都是意外死亡苍碟,警方通過查閱死者的電腦和手機(jī)酒觅,發(fā)現(xiàn)死者居然都...
    沈念sama閱讀 88,339評(píng)論 2 382
  • 文/潘曉璐 我一進(jìn)店門撮执,熙熙樓的掌柜王于貴愁眉苦臉地迎上來,“玉大人舷丹,你說我怎么就攤上這事抒钱。” “怎么了?”我有些...
    開封第一講書人閱讀 152,671評(píng)論 0 342
  • 文/不壞的土叔 我叫張陵谋币,是天一觀的道長(zhǎng)仗扬。 經(jīng)常有香客問我,道長(zhǎng)蕾额,這世上最難降的妖魔是什么早芭? 我笑而不...
    開封第一講書人閱讀 55,252評(píng)論 1 279
  • 正文 為了忘掉前任,我火速辦了婚禮诅蝶,結(jié)果婚禮上退个,老公的妹妹穿的比我還像新娘。我一直安慰自己调炬,他們只是感情好语盈,可當(dāng)我...
    茶點(diǎn)故事閱讀 64,253評(píng)論 5 371
  • 文/花漫 我一把揭開白布。 她就那樣靜靜地躺著缰泡,像睡著了一般刀荒。 火紅的嫁衣襯著肌膚如雪。 梳的紋絲不亂的頭發(fā)上棘钞,一...
    開封第一講書人閱讀 49,031評(píng)論 1 285
  • 那天缠借,我揣著相機(jī)與錄音,去河邊找鬼宜猜。 笑死烈炭,一個(gè)胖子當(dāng)著我的面吹牛,可吹牛的內(nèi)容都是我干的宝恶。 我是一名探鬼主播符隙,決...
    沈念sama閱讀 38,340評(píng)論 3 399
  • 文/蒼蘭香墨 我猛地睜開眼,長(zhǎng)吁一口氣:“原來是場(chǎng)噩夢(mèng)啊……” “哼垫毙!你這毒婦竟也來了霹疫?” 一聲冷哼從身側(cè)響起,我...
    開封第一講書人閱讀 36,973評(píng)論 0 259
  • 序言:老撾萬榮一對(duì)情侶失蹤综芥,失蹤者是張志新(化名)和其女友劉穎丽蝎,沒想到半個(gè)月后,有當(dāng)?shù)厝嗽跇淞掷锇l(fā)現(xiàn)了一具尸體膀藐,經(jīng)...
    沈念sama閱讀 43,466評(píng)論 1 300
  • 正文 獨(dú)居荒郊野嶺守林人離奇死亡屠阻,尸身上長(zhǎng)有42處帶血的膿包…… 初始之章·張勛 以下內(nèi)容為張勛視角 年9月15日...
    茶點(diǎn)故事閱讀 35,937評(píng)論 2 323
  • 正文 我和宋清朗相戀三年,在試婚紗的時(shí)候發(fā)現(xiàn)自己被綠了额各。 大學(xué)時(shí)的朋友給我發(fā)了我未婚夫和他白月光在一起吃飯的照片国觉。...
    茶點(diǎn)故事閱讀 38,039評(píng)論 1 333
  • 序言:一個(gè)原本活蹦亂跳的男人離奇死亡,死狀恐怖虾啦,靈堂內(nèi)的尸體忽然破棺而出麻诀,到底是詐尸還是另有隱情痕寓,我是刑警寧澤,帶...
    沈念sama閱讀 33,701評(píng)論 4 323
  • 正文 年R本政府宣布蝇闭,位于F島的核電站呻率,受9級(jí)特大地震影響,放射性物質(zhì)發(fā)生泄漏呻引。R本人自食惡果不足惜礼仗,卻給世界環(huán)境...
    茶點(diǎn)故事閱讀 39,254評(píng)論 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一處隱蔽的房頂上張望逻悠。 院中可真熱鬧藐守,春花似錦、人聲如沸蹂风。這莊子的主人今日做“春日...
    開封第一講書人閱讀 30,259評(píng)論 0 19
  • 文/蒼蘭香墨 我抬頭看了看天上的太陽(yáng)惠啄。三九已至慎恒,卻和暖如春,著一層夾襖步出監(jiān)牢的瞬間撵渡,已是汗流浹背融柬。 一陣腳步聲響...
    開封第一講書人閱讀 31,485評(píng)論 1 262
  • 我被黑心中介騙來泰國(guó)打工, 沒想到剛下飛機(jī)就差點(diǎn)兒被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留趋距,地道東北人粒氧。 一個(gè)月前我還...
    沈念sama閱讀 45,497評(píng)論 2 354
  • 正文 我出身青樓,卻偏偏與公主長(zhǎng)得像节腐,于是被迫代替她去往敵國(guó)和親外盯。 傳聞我的和親對(duì)象是個(gè)殘疾皇子,可洞房花燭夜當(dāng)晚...
    茶點(diǎn)故事閱讀 42,786評(píng)論 2 345

推薦閱讀更多精彩內(nèi)容

  • 春天總是這樣盈潤(rùn)人的眼睛和心靈!柳芽催綠狼渊,瘦枝吐苞箱熬,杠杠的,就為這一季瘋狂狈邑,就為這一季不要命城须。這不,巷子口米苹,老嫗整...
    郭陽(yáng)芳閱讀 743評(píng)論 0 3
  • 這次應(yīng)該是參加的第二次戶外糕伐,可是第一次真的爬了不到兩百米,然后就因不太舒服驱入,打道回府了赤炒。 鷂子峪位于北京市懷柔區(qū),...
    夫子曰禮閱讀 427評(píng)論 0 0
  • 花絢水靜 “不記得是從什么時(shí)候起,不再在其他人面前宣泄自己的負(fù)面情緒雪情,生活中不順心的時(shí)...
    花絢水靜閱讀 10,771評(píng)論 18 33
  • 綿綿春日落花輕遵岩。 雨初晴。 露香盈巡通。 亭臺(tái)樓榭 誰笑語(yǔ)登臨尘执。 北去南來鶯燕燕, 凝目處宴凉,遠(yuǎn)山橫誊锭。
    淺吟_865e閱讀 411評(píng)論 0 0
  • ??defer語(yǔ)句將函數(shù)調(diào)用壓到棧中,函數(shù)調(diào)用的順序遵循Last In First Out的原則弥锄。棧中的函數(shù)將在調(diào)...
    程序員飯飯閱讀 146評(píng)論 0 0