2018-06-06高尚的说法:为了人类的进步
得体的说法:为了事业与爱情
庸俗的说法:为了屌丝逆袭作者回复: 已经答仨答案啦👍
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2018-06-04支持一下😁，王老师的人工智能基础讲的不错，多看几遍哈😄作者回复: 承蒙夸奖😄
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2018-06-04作为数据分析师，这个职业在未来大多数的国内企业里都必须和数据模型打交道，现在的数据模型和机器学习的关系越来越紧密，背后的概率论，统计学，贝叶斯推断是相通的。既为了自己的成长，也为了团队的进阶，挤一点时间多了解一些概念和实践，期望能与人沟通时小白水平的认知少一些，更高效一些。作者回复: 其实除了机器学习，还应该了解下数据挖掘
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2018-06-07最近单位在推AIOps(智能运维）的项目，主要
关注机器学习在磁盘故障预测、性能容量预测方面的应用。想借此机会熟悉相关理论与实践，搭上人工智能的快车。感谢老师的课程，希望有所收获。作者回复: 第一次了解到这类应用，机器学习果然用途广泛啊
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2018-06-06机器学习是深度学习的基础，没有机器学习领域的发展就没有今天深度学习的繁盛。在小数据，弱算力以及工业实现领域上，机器学习的优先级大于深度学习。学机器学习是为以后从事相关领域工作或研究打下基础。作者回复: 说的有道理
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2018-06-09老师在上面的留言说，除了机器学习，还要了解数据挖掘。但是在我们日常的生活中，我们通常不会区别这两个概念。也就是说，我们一会说自己是做数据挖掘的，一会说自己是做机器学习的。老师能说说这两者的区别吗？作者回复: 我觉得数据挖掘的目的是解释，说明已知数据的规律；机器学习的目的是预测，把已知数据的规律推广到未知。而且机器学习更侧重“学习”，要在训练过程中改善自身的性能，数据挖掘通常没有这种要求。
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2018-12-15公司希望能引入一些前沿的技术到我们的业务场景中， 成立了大数据部门。大数据部门换了几个leader了，现在让我来负责，做自己做了7年研发， 对公司的系统架构很熟悉，但是对机器学习等技能不了解。希望尽快补足这块的认知，搭建团队，识人用人。作者回复: 希望专栏能助您一臂之力！
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2018-11-16老师我是最近才报名的，课程更新已经结束了，希望老师后面看到后能够解答学生的疑惑。
学生目前学习了一些基本的 Python 知识，感觉直接入手机器学习还是有难度的，当然最终目的还是想搞一些机器学习相关的东西。所以想请问老师，在掌握基础的 Python 知识与入门或者进阶的机器学习之间的鸿沟，中间我还需要掌握些什么？有什么可以推荐的学习路线吗？？
有些是推荐掌握 Python 知识后，可以从爬虫开始，到数据分析，再到数据挖掘，最后到机器学习，您觉得如何？展开作者回复: 我认为机器学习和Python是目的和手段的关系。机器学习是一套比较完善且成熟的理论，Python则是将这套理论实现在计算机上的工具。所以在两者之间要弥合的是从实践到理论，从感性到理性的沟壑。我的建议是有了编程基础之后，看一看数据分析，从数据分析的实例出发，通过实际的应用逐步过渡到数学原理的理解。极客上的相关专栏和一些以实例为主的书籍都可以作为参考。
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2018-06-06我参加这个专栏的目的就是：为以后工作中可能遇到的机器学习相关问题，做知识储备作者回复: 未雨绸缪是好习惯
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2018-06-04为什么想学机器学习呢？很多原因，最基本的原因是想赚钱！现在机器学习吃香，想尝试转型。再一个，我坚信，不久的将来，人类绝大部分工作将被机器代替，我不想失业（即便可能高福利的失业）！最后的最后，我很期待机器觉醒的那一天，如果可以，我也想出一份力！！😁😁😁作者回复: 希望机器永不觉醒😄
2- 2018-06-04学习该门课程的目的：系统性掌握机器学习这门技术，愿能融会贯通，将其应用于生活领域，愿能取得一些突破性的进展。
作者回复: 能够融入生活才是最高的境界
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2018-06-04一个pythoner 一直想开始学习 一直在开始的门口 那就从现在开始吧作者回复: 永远不会晚
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2018-12-15为了赚钱作者回复: 实在人！
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2018-08-30我的研究方向是机器视觉，想通过课程对机器学习有个基础的认识，然后结合机器视觉的知识做一些实际应用作者回复: CV与ML的结合推荐Simon JD Prince的computer vision，偏概率模型，风评不错
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2018-06-08为了就业
大三下学期来了开始自学
看了老师您这门课所涉及的内容的图片
发现自己85%名字都已有所了解
但是问题就是自己总感觉有些模型很像，有些模型有联系，有些思想方法可以推广延伸，（比如从最大熵模型，涉及到熵，想到决策树，本身又是对数模型，想到逻辑回归与CRF，模型的参数估计过程的极大似然估计以及本身的P(Y|X)的形式又让我联想到贝叶斯的概率模型，其对偶求解过程又是SVM推导时候的主要方法）抱歉，这里叙述很乱，从模型分类联系到求解方法，夹杂自己的混乱想法
总得来说，思想缺乏联系，无法在大脑形成网络
看网课，统计学习方法，西瓜书，机器学习实战，自己也调包观察（不过太渣）
每次每个模块感觉自己清楚了，但是完成下一模块后，上次的又有些模糊了，就是理解的不够深入。
每次阅读您的上一门课，总会有所启发，尤其是开篇的那些数学课
希望老师这门课能展现出整体的思想框架，加上实战指导指导对于实际问题如何下手
知识书上可以学到，思想还需老师言传，自己思考展开作者回复: 线性模型是最基本的模型，决策树、逻辑回归、SVM这些都是不同方向的延伸和扩展。介绍完所有模型之后，我会专门把轮廓梳理出来。
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2018-06-07当然是感兴趣啦作者回复: 兴趣是最好的老师哦
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2018-06-05为自己的发展用尽全力，为了社会科技的发展、贡献自己绵薄之力。作者回复: 正能量👍
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2019-12-15传统控制与机器学习之间有哪些共同点，需要跨越哪些鸿沟，才能将机器学习应用到传统的工业控制中，是本人进行这次学习的目的。
2019-12-08虽然已经学了一段时间机器学习各模型知识了，还不能很好的融会贯通。希望打好基础，进阶到深度学习
2019-08-21不是为了职业不是为了酷炫，我学机器学习就是好奇，好奇它能干嘛？作者回复: 兴趣是最好的老师哦。可做的事情有很多，可以预测明天的股价，也能预测生男生女，前提是有足够的数据量。但预测的准确性就取决于很多因素了。