我的理論學習過程：
我在學習機器學習演算法的時候，有乙個主線，就是文字分類，我從網上找到了很多文字的資料集，我在學習大部分演算法的時候都用了機器學習演算法進行文字分類，比如貝葉斯，決策樹，lr，整合學習，lsa + knn，plsa + knn乃至後面的深度學習方法。做實驗時，比較各中演算法。這樣在乙個主線的帶領下，慢慢的很多演算法就落地了，一根主線慢慢變成了一棵樹。
個人感悟：
在學習機器學習時，大部分時候是需要自己學習，自己理解的，在學習演算法時，應該盡量將演算法落地，也就是做實驗。
但是在整個學習初期，尤其是在剛剛準備的初期，需要有人指導，否則就像是無頭蒼蠅一樣，很難有所突破，就像我在大四初期的時候一樣，雖然很多時候別人的指導並不會特別長時間，但是這一層指導會像清風吹開煙霧一樣，節約我們的時間，加速我們的學習程序，而且能夠加深我們的理解。
機器學習過程
機器學習過程 1.載入資料集 from sklearn import databases 載入sklearn的資料集 databases.load boston 載入波士頓房價的資料集 databases.load iris 載入鳶尾花資料集 databases.load digits 載入手寫識別...
機器學習的過程總結
機器學習的過程總結 機器學習的過程總結 提供樣本 d為標籤 建模 假設x與d的關係 y ax b 多元線性回歸 評價y與d的接近程度 loss loss y d 2 優化過程 迴圈迭代 獲取一批樣本xi di 計算dloss xi,di dw 此時的xi和di只是placeholder 執行優化 w...
我的機器學習之旅（一） 認識機器學習
機器學習顧名思義，計算機模擬人類學習行為，獲取學習規律改善自己。可以應用於資料的 任務。人類學習 外界現象 認知 推理判斷 歸納規律 計算機 給定樣本資料 學習規則 獲取資料的規律 根據新的資料進行 機器學習的物件 學習任務t，訓練經驗e，效能目標p 例子 學習任務 下象棋 效能目標 擊敗對手 勝率...