左耳听风
陈皓
网名“左耳朵耗子”,资深技术专家
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左耳听风
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14 | 推荐阅读:机器学习101

你好,我是陈皓,网名左耳朵耗子。
自从 2012 年在亚马逊第一次接触机器学习(一个关于预测商品需求的 Demand Forecasting 的项目)以来,我一直在用一些零星的时间学习机器学习相关的东西。所以,说实话,在机器学习方面,我也只是一个新手,也在入门阶段。
在前面课程的评论中,有网友希望我写一篇有关大数据和机器学习的文章,老实说,有点为难我了。所以,我只能结合自己的学习过程写一篇入门级的文章,希望能看到高手的指教和指正。
首先,简单介绍一下机器学习的一些原理。机器学习主要来说有两种方法,监督式学习(Supervised Learning)和非监督式学习(Unsupervised Learning)。

监督式学习

所谓监督式学习,也就是说,我们需要提供一组学习样本,包括相关的特征数据以及相应的标签。程序可以通过这组样本来学习相关的规律或是模式,然后通过得到的规律或模式来判断没有被打过标签的数据是什么样的数据。
举个例子,假设需要识别一些手写的数字,那么我们就需要找到尽可能多的手写体数字的图像样本,然后人工或是通过某种算法来明确地标注什么是这些手写体的图片,谁是 1,谁是 2,谁是 3……这组数据就叫样本数据,又叫训练数据(training data)。
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全部留言(45)

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  • 挖坑的张师傅
    希望耗子哥谈谈 Java 单元测试,API 接口测试方面的一些最佳实践
    63
  • 李牧之
    推荐一部《集体智慧编程》,作为第一本书。虽然比较老,算是入门经典,只会简单python即可。
    26
  • 机器学习基本就是在已知的样本数据中寻找数据的规律,在未知的数据中找数据的关系。
    10
  • 李志博
    楼上问单元测试的朋友,如果你测的是dao 层,那就要走集成测试,本来也不需要mock,如果你测service那么一定要mock
    10
  • 推荐fastai
    7
  • 二师哥
    机器学习离我比较远,先Mark下,等以后有时间精力了,再回头细细琢磨!
    7
  • Cy23
    感觉自己掉队的越来越远,呼吸都困难了
    4
  • 机器学习中的基本方法论是这样的。 要找到数据中的规律,你需要找到数据中的特征点。 把特征点抽象成数学中的向量,也就是所谓的坐标轴。一个复杂的学习可能会有成十上百的坐标轴。 抽象成数学向量后,就可以通过某种数学公式来表达这类数据(就像 y=ax+b 是直线的公式),这就是数据建模。 这个数据公式就是我们找出来的规律。通过这个规律,我们才可能关联类似的数据。 当然,也有更为简单粗暴的玩法。 把数据中的特征点抽象成数学中的向量。 每个向量一个权重。 写个算法来找各个向量的权重是什么。
    4
  • 猪脚姜
    Brownlee的博客真不错,很喜欢里面的各种how to的文章!
    3
  • 奔跑H赛道
    居然看了那么多东西好牛👍
    2
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