机器学习

作者 | 编程指北 来源 | 编程指北(ID：cs_dev) 知乎上有个提问： 你的编程能力从什么时候开发突飞猛进？ 觉得挺有意思的，所以顺手回答了下，同时也发到我的公众号上来，这篇文章纯碎是记流水账，也没什么干货。 大家就当看个故事~ 啃完一本本书，做完一个个 lab，没有突飞猛进，一切都是量变最终累积成质变。 但是有那样一些时间节点，你会明显感觉到自己的编程能力确实有提高不少，能够编码实现更多的想法，接受新知识的速度也会加快，我想这是不是就是零散的知识点逐渐连成线、组成面呢？ 不过老实说，就编程能力上确实没有“突飞猛进”的感觉。 我们都是普通的剧本，不可能像张无忌一样因跌落悬崖，意外获得《九阳神功》，从此突飞猛进、开挂，走向人生巅峰。 只有靠不断的看书、coding、学习优秀开源项目，构建自己的计算机知识体系，并且在特定的领域不断专研，这样才能成为一个优秀的工程师。 下面聊聊我自己的编程学习之路吧。 迷茫的大一 我在大学之前完全没有编程经验，高考后，填的专业前几个也是清一色的传统工科，被软件工程录取纯碎是意外。 当时甚至很担心完全没有编程基础的我，上大学会不会跟不上，还因为考虑过复读，现在想想也是天真。 大一开学，第一门编程语言就是学的 C 语言，怎么说呢，老师讲的，书上写的我都能看懂，但是让我写一个大的程序，我就摸不到头脑。不知从何下手，学了半学期，也只能写写课后习题

前言 每年双十一购物狂欢节都是云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版（原分析型数据库MySQL版）的一块试金石。今年AnalyticDB除了在阿里数字经济体内进入更多核心交易链路，全力支撑双十一以外，AnalyticDB全面拥抱云原生，构建极致弹性，大幅降低成本，释放技术红利，重磅发布了诸多全新企业级特性，让用户及时拥有极高性价比的云原生数据仓库。 云原生数据仓库AnalyticDB 云原生数据仓库AnalyticDB是一种支持高并发低延时查询的新一代云原生数据仓库，高度兼容MySQL协议以及SQL:2003 语法标准，可以对海量数据进行即时的多维分析透视和业务探索，快速构建企业云上数据仓库，实现数据价值的在线化。 AnalyticDB全面覆盖数据仓库场景，包括报表查询、在线分析、实时数仓、ETL等，应用范围广。AnalyticDB兼容MySQL和传统数据仓库生态，使用门槛低。 AnalyticDB全力支撑双十一 2020年双十一，AnalyticDB支持了阿里数字经济体内几乎所有BU的业务，承载了集团的菜鸟、新零售供应链、DT数据系列产品、数据银行、生意参谋、人群宝、达摩院店小蜜、AE数据、盒马、天猫营销平台等130多个主要业务。从核心交易链路的高并发在线检索到复杂实时分析应用场景，表现非常稳定。当天各项指标再创新高，AnalyticDB当天的写入TPS峰值到达2

加入AI行业拿到高薪仅仅是职业生涯的开始。现阶段AI人才结构在不断升级，对AI人才的要求也不断升高，如果对自己没有很高的要求，其实很容易被快速发展的趋势所淘汰。 为了迎合时代的需求，我们去年推出了 《机器学习高端训练营》 班。这个训练营的目的很简单： 想培养更多高端的人才，帮助那些即将或者目前从事科研的朋友，同时帮助已从事AI行业的提高技术深度。 在本期训练营（第四期）中我们对内容做了大幅度的更新，一方面新增了对前沿主题的讲解如 图神经网络（GCN,GAT等） ，另外一方面对核心部分（如凸优化、强化学习）加大了对 理论层面上的深度 。 除此之外，也会包含 科 研方法论、元学习、解释性、Fair learning 等系列主题。 目前在全网上应该找不到类似体系化的课程。 课程仍然采用 全程直播 授课模式。 那什么样的人适合来参加高阶班呢？ 从事AI行业多年，但技术上总感觉不够深入，感觉在技术上遇到了瓶颈； 停留在使用模型/工具上，很难基于业务场景来提出新的模型； 对于机器学习背后的优化理论、前沿的技术不够深入； 计划从事尖端的科研、研究工作、申请AI领域研究生、博士生； 打算进入最顶尖的AI公司比如Google，Facebook，Amazon， 阿里，头条等； 读ICML，IJCAI等会议文章比较吃力，似懂非懂感觉，无法把每个细节理解透； 01 课程大纲 第一部分：凸优化与机器学习

教材，教程，中文的，直对问题回答一波： 注意：我认为教程不在多，在于精，网上很多教程，但下面我整理一份我认为比较靠谱的中文机器学习和深度学习基础教程。在学习基础的同时，应该要学好英语！ python零基础开始，推荐廖雪峰python教程 ，2，3自选 1 机器学习： 《机器学习实战》入门必备，不难，容易上手，而且可以增加兴趣，缺点：理论不够深入 《机器学习》西瓜书，《统计学习方法》理论上的经典，理论详细又深入，真的值得一看。缺点：有点枯燥，建议结合机器学习实战。 2 深度学习框架和库（撸起代码来）： 先来代码，我始终觉得，若理论很枯燥，那先用代码来提提兴趣。 TensorFlow 官方文档中文版 ，官方的，靠谱！tensorflow神器，绝对要有啊！ 机器学习系列 | 莫烦Python ，再次推荐莫凡教程，这里有很多教程，推荐其中的numpy，pytorch教程。优点：简单，易懂，推荐pytorch好好学，比tensorflow灵活，个人感觉。缺点：有些过于简单。 3 深度学习： 吴恩达的deeplearning.ai，这个在网易云课堂有中文字幕版的-- 链接 。这个入门深度学习可以有。吴老师的课，通俗，易懂，最重要的：可靠 经典的cs231n，官网 链接 ，cs231n是有笔记的- 链接 ，当然，知乎上的一些大神对这个笔记进行了翻译--- 链接 。如果看英文很吃力，参考这个翻译

【内容简介】直观的解读了什么是拉格朗日乘子法，以及如何求解拉格朗日方程，并且给出几个直观的例子，针对不等式约束解读了KKT条件的必要条件和充分条件 1 What & Why 拉格朗日乘法（Lagrange multiplier）是一种在最优化的问题中寻找多元函数在其变量受到一个或多个条件的相等约束时的求局部极值的方法。这种方法可以将一个有 n 个变量和 k 个约束条件的最优化问题转换为一个解有 n+k 个变量的方程组的解的问题 考虑一个最优化问题 2 How 那么如何求这个极值点呢？ 单约束 例子1 设一个具体的例子，我们需要求下列问题 根据几个不同的解带入f(x,y)得到，2，-2，0，也就是我们需要的最大值，最小值，对应的直观图像解释如下图所示（非常直观的展现约束和等高线的含义） 例子2 多约束 既然可以解决单约束，继续思考一下多约束情况的直观表现，假设我们的约束是两条线，如下图所示 和单约束的解决方法类似，我们画出等高线图，目的就是在约束线上找到一个点可以和等高线相切，所得的值实在约束范围内的最大值或者最小值，直观表示如下图 解算方法是讲单约束的扩展到多约束的情况，较为类似，可举一反三 3 KKT条件 已经解决的在等式约束条件下的求函数极值的问题，那不等式约束条件下，应该如何解决呢？ 这就需要引出KKT条件（Karush-Kuhn-Tucker Conditions）

　　本人最近开始使用pycharm,之前一直是在Anaconda环境下跑的程序，在Anaconda Navigator下运行，但发现Jupyter Notebook界面下的程序提示不是很人性化，所以迁移到pycharm了，在安装各种包时也遇到过很多问题，今天就常常出现的问题做一个简单的介绍： （1）首先，需要安装Anaconda。这个没有啥可说的，就是普通安装，不会出现什么大的问题。 （2）安装Pycharm，注意在安装pycharm时，一定要使用Anaconda下的python进行导入，如下图： （3）如果你之前的Anaconda没有安装过opencv，则下面就需要进行安装啦。打开Anaconda Prompt，输入conda install opencv即可自行安装。 （4）安装成功后，当你在pycharm界面中输入import cv2时，还是会发现不存在cv2，这时就需要在对下面的选项进行勾选。 （5）这时再回到pycharm中输入import cv2时就不会报错啦。 　　以上是我的总结和分享，由于时间原因不是很细致，希望能够帮助您。后面我会陆续写一些有关机器学习、深度学习的博文，非常愿意分享给大家。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4398168/blog/3712255

杨净 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 今日推文说明 二条： Github上有趣的100个python项目 三条： 30 个 Python 的最佳实践、小贴士和技巧 四条：一文学会爬虫技巧 ↑ 关注 + 星标 ， 后台回复【 大礼包 】送你Python自学大礼 交流群，速进！ 不只要求封禁，还直接要求出售？ 这是当前特朗普对待 海外版抖音TikTok 的新戏码。 据彭博社报道，特朗普下令要求 字节跳动 放弃对海外版抖音TikTok的所有权。 也就是说，命令字节跳动在美国出售 海外版抖音TikTok 。 而下一个接盘TikTok的企业也已经找到了。 彭博社报道称， 微软 表示正在洽谈TikTok收购事宜。 截止目前，字节跳动方面回应，不会对未经证实的「传言」或「猜测」发表言论，但对TikTok的长期成功充满信心。 而微软方面拒绝发表评论。 华尔街日报援引知情人士透露，此番交易将在 周一 进行，字节跳动、白宫和微软的代表都将出席，但谈判的情况是不确定的，可能并不会达成协议。 变数依然不少。 最新消息， CNBC 报道，特朗普称将于周六尽快通过行政命令禁止TikTok，不支持TikTok的分拆交易。 对此，网友表示：明抢。 将TikTok出售给微软？ 两周前，特朗普就曾放话，正加紧研究是否要正式禁用海外版抖音TikTok，并预计将在未来几周内，正式采取行动。 现在

原文链接：http://tecdat.cn/?p=5261 首先介绍一下Iris鸢尾花数据集，内容摘自百度百科：Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。“Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据集，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。可通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个种类中的哪一类”。 导入库 读取数据 数据字段介绍： sepal_length:花萼长度，单位cm sepal_width:花萼宽度，单位cm petal_length:花瓣长度，单位cm petal_width:花瓣宽度，单位cm 种类:setosa(山鸢尾)，versicolor(杂色鸢尾)，virginica(弗吉尼亚鸢尾) 在做categorical visualization的时候，seaborn给出了基础的 stripplot & swarmplot , boxplot & violinplot , barplot & pointplot ,以及抽象化的 factorplot .下面就用纸鸢花数据集做一下讲解。 StripplotStripplot的本质就是把数据集中具有quantitative属性的变量按照类别去做散点图

首先呢，和其他的各种学习都一样， 你一定要明白你学习的目标是什么 。有的人想要通过学习Python，转行成程序员，实现行业上的转变；有的人希望通过学习Python，在现有的岗位上提升自己；当然也有很多人只是从众，说看到很多人都在学，那不如就学一学。 学习的目的性很重要，因为这样第一是可以给你树立一个远方的方向，你朝着这个方向奔跑，那跑起来就没有那么辛苦，每天都可以看到离目标前进了一些；第二是你可以根据自己的目标，去针对性的学习，例如运维开发、Web服务、数据分析、机器学习等等各个方面的细分领域，去安排自己的学习路径。 回到我自己身上，当年在学校中开始学习，C++是必修的课程，学完之后虽然能够用来完成一些有意思的功能（比如我们当年的大作业就是使用MFC去编写一个地图应用），但是当时一点都没有让我感到编程的乐趣。 我是如何开始Python的学习的呢？当时我有一个目标，是想要去喜欢的一个网站实习，那个网站是用Python进行开发的，以此为契机开始了自己的学习。 对于学习编程而言，可能很多课程、很多同学都会陷入一个陷阱，那就是只知道要学什么，但却不知道为什么去学。如果没有跳出这个陷阱，别看课程上教授的内容很多（我们当年的C++就学了一年呢），但完全没法将学习编程的过程变为自驱的过程—— 也就是学习本身应该是推动你去进一步学习的。 我们回过头来看看编程的基础，总共就四大块：

　 　　白天 　　是飘着悠悠白云的蔚蓝天空 　　皑皑的白雪覆盖着山峰 　　夜晚 　　是皓月当空的寂静 　　万仞雪山之上是浩瀚的星辰 　　风起时 　　旗云随风飘动,山峰巍峨静默 　　雾散时 　　蓝天映日,山峰重叠清晰可见 　　这是“云端赏珠峰”呈现的美景。数千万足不出户的人们通过这一24小时实时景观且360度全景呈现的珠峰云直播,以“身临其境”的方式领略了不同时段下珠峰变幻莫测的盛景,体验了珠穆朗玛峰的壮美与险峻。 　　而这一场史无前例的“云端赏珠峰”的慢直播,5G技术、云网技术、VR 技术、视频技术、AI技术的运用,不仅体现了中国科研人员在科技领域勇于攀登的顽强精神,更是以科技推动创新,助力中国在全球数字经济时代开拓新发展格局勇往直前的精神! 　　千行百业通过技术创新 　　勇攀行业高峰 　　创新中,最核心最重要的力量是科技创新。 　　科技创新已经成为增强综合实力和国家竞争力的决定性因素。第十九届五中全会后发布了《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》。在规划《建议》部署的12方面重大任务中,“坚持创新驱动发展,全面塑造发展新优势”列在首位。 　　在当前经济增速趋缓,转向高质量发展的背景下,中国千百个行业的“攀登者们”正在将各种数字化技术与行业场景和应用进行深度融合,以科技促创新,以创新促发展,从而加快数字化进程。在这一过程中,5G、云计算