自己之前並沒有接觸過任何機器學習的理論，從圖書館也翻過一些書籍，全都是晦澀難懂的數學推導，看一會兒就倦意襲來，陪周公下棋去了。這東西在我看來這麼難，為啥還要參加這個專案呢？
主要還是因為對它感興趣。我想弄清楚當下這麼火的人工智慧究竟是個什麼玩意兒；我想看看「人工智慧毀滅人類」的說法究竟有沒有成真的可能；我想掌握這先進的理論知識，讓它為我所用。
從這週開始就開始學習機器學習了。下面是指導我們的學長給我們的學習資料和知識列表：
多層感知機
卷積神經網路
迴圈神經網路（rnn，lstm，gru）
tf-idf
停用詞文件向量
詞嵌入（word2vec, glove）
字元嵌入
中文分詞
命名實體識別
詞性標註
機器閱讀理解
第二章 模型評估與選擇
第三章 線性模型
第四章 決策樹
第五章 神經網路
python3.5 & python3.6
tensorflow
pytorch
學習**：莫凡python
斯坦福cs224n課件
手寫數字識別
電影影評情感分析
2019-05-09 16:25:33
機器學習（前言）
筆者準備轉行到人工智慧這一塊，因為數學知識畢業後就丟了，所以現在忘記了好多，筆者這邊準備重新拿起來學起來，而人工智慧這一塊需要數學的一些知識，所以這邊寫了一些部落格用於記錄。但也有一些缺陷，因為筆者也是剛開始摸索，所以用到哪邊的數學知識暫時不清楚 這邊有人總結出來，我也不確定是否正確 整理所需數學知...
機器學習總結 前言
機器學習任務型別主要分為兩大類 監督學習 supervised learning 分類 classification 回歸 regression 排序 ranking 非監督學習 unsupervised learning 聚類 clustering 降維 dimensionality reduct...
機器學習 特徵選擇筆記 前言
最近學習特徵選擇，在此記錄下學習過程，一是為加強理解，一是為學習交流。本人能力有限，望多多指教。特徵選擇 前言 1 2 不相關特徵對c4.5演算法影響很大，如果去除不相關特徵，c4.5效能會得到很大提高 3 4 5 樸素貝葉斯對不相關特徵不敏感，但是對冗餘特徵敏感，如果能降低特徵冗餘則會提高樸素貝葉...