机器学习

深度学习与机器学习 https://www.cnblogs.com/qcloud1001/p/9633724.html 一、什么是机器学习？ 通常，为了实现人工智能，我们使用机器学习。我们有几种算法用于机器学习。例如： Find-S算法 决策树算法（Decision trees） 随机森林算法（Random forests） 人工神经网络 通常，有3种类型的学习算法： 1，监督机器学习算法用于进行预测。此外，该算法搜索分配给数据点的值标签内的模式。 2，无监督机器学习算法：没有标签与数据点相关联。这些ML算法将数据组织成一组簇。此外，它需要描述其结构，使复杂的数据看起来简单，有条理，便于分析。 3，增强机器学习算法：我们使用这些算法来选择动作。此外，我们可以看到它基于每个数据点。一段时间后，算法改变其策略以更好地学习。 二、什么是深度学习？ 机器学习只关注解决现实问题。它还需要更加智能的一些想法。机器学习通过旨在模仿人类决策能力的神经网络。ML工具和技术是关键的两个深度学习的窄子集，我们需要用他们来解决需要思考的问题。任何深度神经网络都将包含三种类型的图层： 输入层 隐藏层 输出层 我们可以说深度学习是机器学习领域的最新领域。这是实现机器学习的一种方式。 深度学习与机器学习 我们使用机器算法来解析数据，从数据中学习，并根据所学知识做出明智的决策。基本上，深度学习用于创建人工

学习一门新技术的时候，最大的苦恼之一，大概就是不知道从何入手。 典型的情况是，你大概知道学会以后，这门技术可以帮你解决什么问题。但是，怎么才能学会、循序渐进的学习路线是什么、学习范围有多大的深度和广度、涉及到哪些前置知识……这些问题你就不太清楚了，只能根据别人推荐的或者网上看到的教程，先学了再说。 这时，一张 技能图谱 就能帮到你。它像脑图一样，列出主要的知识节点，并且按照学习的线索串起来，让你明白自己的学习路径，以及哪些地方需要查漏补缺。 知名的 IT 技术知识学习平台 “极客时间” ，在开设了近千门课程的基础上，整理出了24张不同领域的技能图谱，涵盖 前端、后端、移动、运维、微服务、大数据、机器学习 等热门领域，方便用户把相关的知识和技能串起来。 扫码填写相关信息后，即可获得24套技能图谱下载地址： 这些技能图都是精心制作的 PDF 格式大图，可以方便地查看和打印，以下是几张图谱的示例： 扫码填写相关信息后，即可获得24套技能图谱下载地址： 额外惊喜福利 开通极客时间团队学习账号，你和你的小伙伴们都能参与免费学习活动 ，畅学1000+课程， 内容包括： 算法、人工智能、架构、前端、后端、测试、运维等各种技术领域课程，适合从初级到高级的所有工程师； 阿里、字节跳动、腾讯、哔哩哔哩、携程等大厂在中台、架构、人工智能等方向上的实战应用； 700多个InfoQ技术大会实录视频

作者：Peter 红色石头的个人网站： 红色石头的个人博客-机器学习、深度学习之路 ​ www.redstonewill.com 系列文章： 吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 1：监督学习与非监督学习 吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 2：梯度下降与正规方程 吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 3：回归问题和正则化 吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 4：神经网络基础 吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 5：神经网络 吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 6：关于机器学习的建议 吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 7：支持向量机 SVM 本周的主要知识点是无监督学习中的两个重点：聚类和降维。本文中首先介绍的是聚类中的K均值算法，包含： 算法思想 图解K-Means sklearn实现 Python实现 无监督学习unsupervised learning 无监督学习简介 聚类和降维是无监督学习方法，在无监督学习中数据是没有标签的。 比如下面的数据中，横纵轴都是xx，没有标签（输出yy）。在非监督学习中，我们需要将一系列无标签的训练数据，输入到一个算法中，快速这个数据的中找到其内在数据结构。 无监督学习应用 市场分割 社交网络分析 组织计算机集群 了解星系的形成 聚类

2020 年度的 ACM Fellow 名单已正式公布，共 95 人入选，其中包括陈怡然、周昆、颜水成、王义、吕晨阳等多位华人学者。 机器之心报道，机器之心编辑部。 ACM（Association for Computing Machinery, ACM）是美国计算机协会的简称，创立于 1947 年，是全世界计算机领域影响力最大的专业学术组织之一。 ACM Fellow 则是由该组织授予资深会员的荣誉，目的是表彰对于计算机相关领域有杰出贡献的学者，其审查过程十分严格，每年遴选一次。 2020 年，共有 95 人因其在人工智能、云计算、计算机图形学、计算生物学、数据科学、人机交互、软件工程、理论计算机科学和虚拟现实等领域中的号广泛和基础性贡献入选 ACM Fellow。他们的成就推动了技术、工业和个人生活等多个方面的显著进步和创新。 2020 ACM Fellow 来自全球各地的高等院校、企业及研究中心，包括澳大利亚、奥地利、加拿大、中国、德国、以色列、日本、荷兰、韩国、西班牙、美国、英国等国家和地区。所涉及的研究领域覆盖广泛，包括算法、网络、计算机架构、机器人学、分布式系统、软件开发、无限系统和网络科学等。 在 95 名入选者中，包括多位华人，如杜克大学教授陈怡然、浙大教授任奎等，更有多名图灵奖得主当选，可谓星光熠熠。 入选华人 姓名：陈怡然（Yiran Chen） 机构：杜克大学

前言：CloudFlight是一家成立于2020年的欧洲数字化转型与服务提供商，该公司由成立于2005年的奥地利软件开发公司Catalysts和成立于2013年的德国IT咨询公司Crisp Research合并而成。CloudFlight有400余名软件开发工程师、云服务架构师和数字化策略师，在欧洲17余个地区运营和服务客户。面向2021年，CloudFlight首席分析师及咨询顾问Stefan Ried撰文阐述了对2021科技技术趋势的观点。 随着第二波新冠大流行的到来，2021年更像是向2030年的飞跃。这就是技术领域（以及作为人类的我们如何面对技术）正在发生的剧烈变化，并将继续变化。谁会在一年前想到，甚至金融服务商也会迅速开展居家办公？这并不是为了给员工提供激励或安慰，而仅仅是为了公司的生存。 今天的人与社会、经济与环境，比以往任何时候都更加成为技术趋势的驱动力。因此，Cloudflight今年再次建立了这些因素之间的联系。在人类的历史上，很少有一年的外部环境会像2020年大流行的一年那样发生彻底的变化。这就是为什么对某些技术的接受或拒绝会发生翻天覆地的变化，就像我们在5到10年内所经历的一样。所以，欢迎来到2030年！ 人与社会——2021年将是新的2030年 社会的“认知时间”飞跃是一件新事物。例如，仅在几年前，许多60岁以上人的感知和行为就像50岁左右的人

点 击 上 方 蓝 字 ，关注并星标， 和 我 一 起 学 技 术 。 最近有一些小伙伴在知乎上问我，已经快要2021年了，自己想要做算法岗，但是担心竞争非常激烈，非常迷茫，不知道该怎么办，想让我给点建议。 我仔细一想，这是一个好问题，2021年将近，该怎么准备算法岗位的面试呢？ 就这个问题，简单聊聊我自己的想法。 从迷茫到清晰 说到算法岗位，现在网上的第一反应可能就是内卷，算法岗位也号称是内卷最严重的岗位。针对这个问题，其实之前我也有写过相关的文章。这个岗位竞争激烈不假，但我个人觉得称作内卷有些过了。就我个人的感觉，这几年的一个大趋势是 从迷茫走向清晰 。 早在2015年我在阿里妈妈实习的时候，那个时候我觉得其实对于算法工程师这个岗位的招聘要求甚至包括工作内容其实业内是没有一个统一的标准的。可以认为包括各大公司其实对这个岗位具体的工作内容以及需要的候选人的能力要求都不太一致，不同的面试官有不同的风格，也有不同的标准。 我举几个例子，第一个例子是我当初实习面试的时候，因为是本科生，的确对机器学习这个领域了解非常非常少，可以说是几乎没有。但是我依然通过了，通过的原因也很简单，因为有acm的获奖背景，面试的过程当中主要也都是一些算法题，都还算是答得不错。但是在交叉面试的时候，一位另一个部门的总监就问我有没有这块的经验？我很明确地说了，没有，但是我愿意学。接着他告诉我

Spar kSQL 大数据人都不陌生 ， 得益于 Spark 在 大数据开发、机器学习、数据科学等领域的独特优势，因易整合、统一数据访问、兼容Hive等性能被各大厂 纷纷 追捧， 在 众多 大数据组件 中快速出圈儿 。 同样地 Spar kSQL 也是令开发人最为头疼的问题。 不仅网上询问者众多，前几天一个正在换工作的朋友也向我询问： Spar kSQL 到底该如何学？说面试中频频遇到 S park SQL 相关问题，自己那点内容根本不够看的，而且 Spar kSQL 相关内容分享大多泛泛，“精品”很少，想要学习太难了。 因此，给大家分享一个超值福利公开课—— 《SparkSQL 底层实现原理》 。由廖雪峰团队中的实力专家授课， 带你深入浅出剖析 SparkSQL 底层执行原理及执行全链路过程，让你快速掌握 技术底层 原理实现 方法， 轻松应对工作、面试难题 ！ 主题： 《SparkSQL 底层实现原理》 内容： SparkSQL 底层实现原理 、完整的执行过程剖析、SQL成为代码过程剖析、面试题讲解。具体如下： 1 . SparkSQL 底层架构和执行过程什么样的？ 2. SparkS QL 执行全链路过程是什么样的？ 3. 核心功能模块有哪些？如何运用？ 4. 应聘时如何准备 SparkS QL 相关技术问题？ …… 此次分享的主讲人，王老师， 开课吧明星讲师，7年

大数据流行的今天，网络爬虫成为了获取数据的一个重要手腕。但要学习好爬虫并没有那么简单。由于学习点、学习方向等实在是太多了，而且它涉及到计算机网络、后端编程、前端开发、App 开发与逆向、网络安全、数据库、自动化运维、机器学习、数据分析等各个方向的内容，它像一张大网一样，把如今一些主流的技术栈都囊括在内。正由于设计内容的多样性，需要学习的东西也变得十分零散和杂乱。很多初学者找不到具体的学习方向。学习过程中遇到反爬、JS渲染等问题，也不知道该如何处理。基于这些年的爬虫经验，梳理了一下作为一个初学者，需要掌握的内容。 语言的选择 C语言历史悠久，Java横行当下，大多初学者可能在大学都接触过这两门语言。但他们都有缺点，C语言学习难度大，Java太复杂，效率也有点底，Python则刚刚好。所以，本文所讲内容均以Python为开发语言。 初学爬虫 一般的网站，常常不带任何反爬措施。比方某某博客站点，我们要爬全站的话就顺着列表页爬到文章页，再把文章的时间、作者、正文等信息爬下来就能够了。 那代码怎样写呢？用 Python 的 requests 等库就够了，写一个根本的逻辑，顺着把一篇篇文章的源码获取下来，解析的话用 XPath、BeautifulSoup、PyQuery 或者正则表达式，或者粗暴的字符串匹配把想要的内容抠出来，再加个文本写入存下来就完事了。 代码很简单，就几个办法调用

英特尔傲腾（Optane）既有消费级产品，也有企业级数据中心专用的产品，其实就是P4800X系列。 从官方介绍的数据来看，与3D NAND的DC P3700相比，DCP4800X在较低队列深度下的读写性能表现，读写响应时间，QoS等方面都有很大优势。 Optane的应用定位比较特殊：既能跟普通的3D NAND站在一个队伍，组成快存储和Cache方案。也能跟DRAM站在一块组成内存池，作为扩展内存。如下图所示： “Optane作用SSD” 我们先来看Optane用作变异版的SSD的场景。之所以说是变异版，是因为Optane的一些特性能秒杀NAND SSD，其中以稳定性和低延迟最令人印象深刻，这点非常企业级。 当用作快存储的时候，简单说就是加速。作为数据库，对性能最直接的要求就是TPM更高，多用户多线程下的高TPM是数据库的最基础的要求。英特尔用DC P3700和DC P4800X做了一个对比实验（除了硬盘以外，别的全一样），用Sysbench给出OLTP压力，做出的测试结果如下图。 横坐标是线程数，从单线程开始到64线程结束，左侧纵坐标是TPS（每秒的事务数），右侧纵坐标是延迟（时延）。随着线程数增长，TPS都在快速增长，当达到64线程的时候P4800X的TPS能达到16k以上，而P3700也有12kTPS，直观来看，差距是在不断拉大的，P4800X的优势不难发现。 这点展现出DC

机器之心编译 本文用可视化的方式介绍了 NumPy 的功能和使用示例。 NumPy 软件包是 Python 生态系统中数据分析、机器学习和科学计算的主力军。它极大地简化了向量和矩阵的操作处理。Python 的一些主要软件包（如 scikit-learn、SciPy、pandas 和 tensorflow）都以 NumPy 作为其架构的基础部分。除了能对数值数据进行切片（slice）和切块（dice）之外，使用 NumPy 还能为处理和调试上述库中的高级实例带来极大便利。 本文将介绍使用 NumPy 的一些主要方法，以及在将数据送入机器学习模型之前，它如何表示不同类型的数据（表格、图像、文本等）。 import numpy as np 创建数组 我们可以通过传递一个 python 列表并使用 np.array（）来创建 NumPy 数组（极大可能是多维数组）。在本例中，python 创建的数组如下图右所示： 通常我们希望 NumPy 能初始化数组的值，为此 NumPy 提供了 ones()、zeros() 和 random.random() 等方法。我们只需传递希望 NumPy 生成的元素数量即可： 一旦创建了数组，我们就可以尽情对它们进行操作。 数组运算 让我们创建两个 NumPy 数组来展示数组运算功能。我们将下图两个数组称为 data 和 ones： 将它们按位置相加