本文為閱讀總結個人認為書裡概念性的、對本人有幫助的內容，僅供參考。
如果我們能重新回憶嬰兒和蹣跚學步時期的自己，然後從新生兒的角度看待這個世界，那麼許多關於學習的疑問，甚至關於存在本身，都會突然變得清晰明朗。
雖然孩子理所當然從父母那裡獲得了許多幫助，但很多時候他們在沒人監督的情況下進行學習，這才是最不可思議的地方。
對事物進行聚類，這是人類的天性，也是獲取知識的第一步。
大資料和機器學習的全部要點在於避免粗糙思考。
有乙個更大的問題，那就是k均值演算法只有在集群易於區分的情況下才能起作用：在超空間中，每個集群可看作乙個球團，每個團距離彼此都很遠，而它們都有相似的體積，幷包含想近數量的物體。
無論何時，當我們想掌握某個統計模型，但又缺乏一些關鍵資訊時(如例子的類別)，就可以利用em。這使它在所有機器學習中成為最受歡迎的演算法。
機器學習演算法稱該過程為維數約減，因為該過程將大量的可見維度(畫素)簡化稱幾個**維度(表情、面部特徵)。維數約減對於應對大資料來說很關鍵。
尋找主要成分的整個過程，可以利用線性代數一次性完成。
主要成分分析(pca)，正如人們對該過程的了解，是科學家的工具箱中關鍵的工具之一。pca屬於線性演算法。
pca完全沒有解釋資料的形狀，而是獎其模糊化了。
對於非線性降維演算法來說，最受歡迎的演算法——等距對映演算法，就可以實現這一點。
等距對映演算法有驚人的能力，可以對準複雜資料中最重要的維度。
時間，換句話說，就是記憶的主要成分。
聚類和維度簡化雖然使我們更加靠近人類學習，但仍丟失了一些很重要的東西——互動。
在任何情況下，步進監督都不應該被採用(用於互動)。家長不糊教自己的孩子爬、走或者跑，他們都是自己摸索。目前為止，所有的學習演算法都不能做到這一點。
人類確實有穩定的嚮導：情感。我們追求快樂，躲避痛苦。
有乙個機器學習的子域致力於這樣的演算法：進行主動探索，偶然得到獎勵，然後弄清楚將來怎樣才能再得到獎勵。這個過程稱為「強化學習」。
強化學習的乙個重要先驅是跳棋遊戲程式，這是ibm的研究員阿瑟·塞繆爾於20世紀50年代編寫的。棋盤遊戲是強化學習問題的典範：你得走好多步棋，卻得不到任何反饋，獎勵或懲罰都是在最後一刻揭曉，其形式也就是嬴和輸。
強化學習的首要思想是：並不是所有的狀態都有獎勵，但每種狀態都會有價值。
強化學習通過估算每種狀態的價值來做到這一點，從該狀態開始你所期望得到的全部獎勵，然後選擇能將獎勵最大化的行為。
強化學習面對利用——探索困境的解決方法是：時而選擇最佳行動，時而隨機選擇。
實際上，強化學習就是一種加速進化過程——嘗試、丟棄，然後在單個生命的一生而不是幾代中改進行動——有了這個標準，它的效率就會很高。
對於強化學習的研究自20世紀80年代早期才正式開始，麻薩諸塞大學的里奇·薩頓和安迪·巴爾托參與了研究工作。他們認為學習取決於與環境的互動，這一點很關鍵，但監督演算法並沒有發現這一點。
2023年，當時劍橋大學的克里斯·沃特金斯在兒童學習實驗發的的推動下，實現了強化學習的現代形式，即在未知環境中進行最優控制。
在監督式學習中，某個狀態的目標價值總是一樣的；但在強化學習中，它會不斷變化。
諷刺的是，人在最痛苦時學到的東西往往最多。
通過練習你會做的更好，但不會以恆定覅人速度進步：一開始你進步很快，接下來就沒那麼快了，最後你變得很慢。
組塊是乙個來自感知與記憶心理學的概念。
人類解決問題的方式是將問題分解為小問題，再將小問題分解為更小的問題，然後系統地減少初始狀態與目標狀態之間的差異。
於是紐厄爾、羅森布魯姆、萊爾德作出這樣的假設——組塊是學習所需的「唯一」機制，換句話說，就是終極演算法。
嘗試將強化學習、監督式學習，以及別的一切簡化稱組塊，基本上會製造更多的問題，而不會解決問題。
了解乙個實體的最佳方法——無論它是人、動物、網頁還是分子——就是了解它如何與其他實體進行連線。
關聯學習演算法能達到的最佳效果就是讓懶散的老師變得勤奮。
終極演算法
第八章 指標 第八章 指標
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第八章（筆記）
能在 中進行記憶體單元的定址的暫存器只有4個，分別是bx si di bp 其中bx bp 是基址，bx對應的段位址是ds，bp對應的段位址是ss si di 是變址，單獨使用時段位址是ds，組合使用段位址是跟隨組合的基址對應的段位址 中進行記憶體單元定址彙總 si di bx bp 常量 si 常...
第八章 字典
d 空字典 d 這就是字典 d dict.fromkeys a b d dict zip keyslist,valslist d dict name bob age 22 建立字典的函式 d name 通過索引key獲取對應的value d.keys 返回d字典物件所有key，返回乙個列表 d.va...