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机器学习知识点总结(一)

倚楼一味凉 2018-11-08 14:18:46

       我也记不起到底有多久没有更新了。


每天似乎都很忙碌,就像是从天亮跑到天黑,跑到路灯都惊喜地亮起来,跑到星星都冒出来观看,跑到整个操场都像是个舞台,月亮好像也只为自己打光。忙碌并不等于有意义,人生不过一场虚无,可人生也赋予我们自由,去反思,去得到意义。


       前不久去面试一家国内知名的科技企业。由于准备的时间很紧张,而且选的方向是机器学习方向,于是就花了6个小时过了一遍周志华教授写的《机器学习》,旨在查漏补缺。前两轮面试感觉还不错,但后来到了三面我才知道是NLP方向(和我专业方向相差略大了),于是就给三面的面试官透露出我不怎么想去的想法了。。。但是这波类似于考前突击的复习也让我对以前学习的机器学习方面的细节有了更深入的理解,真的不虚此行。本文就分享一下当时我快速浏览《机器学习》时做的我认为挺重要的知识点汇总,与大家共勉。

       但是有以下几点需要指出:

(1)由于之前我本人对神经网络这一块理解的还算比较深,所以在记录笔记时这一块几乎是skip了。因此,对该领域感兴趣的朋友需要看看其他资料了,我个人比较推荐工业出版社出版的《神经网络与机器学习》。

(2)原书中有小部分提到了强化学习(Reinforcement learning),但是非常浅,我也没有在笔记中记录。强化学习是我认为未来人工智能这一块最charming的,比如和博弈论、运筹学等领域结合,应该会有很多有意思的发现。对于想仔细了解这一领域的朋友,我推荐清华大学出版的《多主体强化学习写作策略研究》(内容是英文的,只有书皮是中文的。。。)可以对RL有一个非常清晰的认识。

       好,以下是我笔记的照片。共37个知识点。回复“笔记”即可获得原图下载链接。


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