2018/04/17
通俗點說，怎麼樣去用機器表述出來，或者說，怎麼用程式來完成你人眼看出來的模式。
[2018/04/27]
現在遇到乙個範例，就是，我在分析資料。
那麼我好不容易找到了幾個正例的樣本，但是，我怎麼利用這些個特徵（其實不算特徵，因為感覺就是些連線資訊）
這好像就涉及到原來看看過的那種，資料轉化的部分，比如統計，比如通過多個值進行轉化。
這部分一般就是特徵預處理部分。
總感覺沒有說出來那個感覺，就是把現有的一些屬性，想辦法聯想起來，就是單行的屬性已經不能滿足我的需求了。
有點像mysql的groupby。
2018/04/27
最近也一直受到了這個問題的困擾。
我應該怎麼樣去表述我人眼看到的特徵呢，而且想辦法去這個谷歌查，也都不是我想要的結果。到底應該去**找這種資訊。
剛才無意間也是想起來，模式識別這個詞，我在谷歌搜尋資訊的時候也是使用的這個英文單詞。其實這個東西一直在我身邊，類似於機器學習。
但是，對於他這個裡面的東西，並沒有直接指出這項需求，就是說，沒有辦法直接就把這個東西給灌輸過去。
假如說，就假設，我想用這個角度的方法去嘗試的話，那麼應該用什麼樣的。
？？？？
下面這個只是無意發現的，並一定就是。
是這樣的，這部分的需求，主要來自於我看到資料了，就自然的想著從資料的角度去解決問題，這一點是沒有錯的。但是感覺是由於自己本身慣性思維的緣故，就想用程式來解決問題。當然做工程，做專案這是肯定沒有錯的。
但我感覺，這個東西，就錯在我想用程式去發現這個問題，然後想用程式去完全解決這個問題。我感覺，可能用乙個集合圖來描述會更好。
你資料在這裡了，沒有問題，那麼後續就要從資料中挖掘這個資訊。
這之中乙個比較關鍵的問題，我現在擁有的程式並不能完成這個問題。
我覺得應該去用演算法來解決這個問題。
就比如說，原來一直無法了解的這個程式就是由演算法與資料組合成的。
但是用在這裡也不是非常合適，就是我這個程式的初衷是想從資料中提取演算法。（感覺有點拗口，也有點不和邏輯）
簡單總結下：
我有資料了，那怕是一維的，我就是想去把這個東西跟乙個類別（分類問題）去掛鉤。這其實就是乙個簡單的機器學習問題。
那麼我的需求是，用程式語言去把這個東西描述出來，那這個時候，問題就比較簡單了。一，提取特徵，二，這個時候在用程式語言滿足演算法。
這個裡面的關鍵就是怎麼把這個特徵提取出來。
我感覺，我困惑的地方就是不知道怎麼轉化這個過程。
其實原來看到的統計學，已經簡單滿足了我的需求，但是呢，我沒有有足夠的統計學基礎足以讓我完完整整的在腦海中就繪製出這個問題的解決方式。現在就有點稍微明白了。也還是很疑惑。
我感覺，不管怎麼樣，都有乙個比較關鍵的問題，那就是利用統計學的方式去解決。
2018/04/29
我感覺這部分的問題，其實就是乙個資料表徵部分，可能轉化到機器學習部分，就是屬於資料預處理部分，或者說，資料轉換部分。
主要針對那種在程式裡面，例如配置檔案的書寫這種。這應該算是基礎的程式使用的表述方式。
但是明白乙個要點，就是這種處理是針對不能直接使用的資料，比如pcap檔案，然後肯定是要解析，但是解析以後，還是需要你去用乙個比較好的資料結構去表示這個東西，比如說乙個數字序列等。
2018/04/30
在谷歌上搜尋了這些個問題之後，沒有結果。我感覺應該是有的，最大可能就是我的英語這個描述不夠準確。
我感覺，我可能一直沒有搞清楚我的目標，雖然我一直強調說去尋找一種方法，去把模式轉化成機器語言。
剛剛突然想明白有一件事，那就是我到底想要的是什麼，這個東西應該分為兩個部分。
一、我是想通過程式去發現這個模式？
二、我是想通過程式去表述這個模式？
這兩個問題呢，我感覺不是完全對立的，你可以去表述他，你就可以用程式去檢測他。
然而從根本上來講，我對這種東西最為迫切的時候，都是每次我看到資料的時候，可能是因為找不到規律，可能是找到規律了，但這是我人眼看出來的。
從現在這個基礎上可以有一些理解，一邊積累，一邊還要思考我要的是什麼。
2018/08/13
整篇記錄看來，都沒有準確的說具體的解決方案。
這些內容正如我前兩天的結論，演算法書裡上說的好，要對問題進行建模，
相應的也就涉及到對輸入的資料進行建模，那你看對資料建模不就是將其預處理之後，完成乙個資料結構抽象的過程嗎。
2018/10/09
我想起來那個**上的一句話，就是說機器學習的不足之處就是利用特徵來進行學習，特徵選擇的不好，那麼你學習的效果也會很差。深度學習就沒有這個缺點，就比如說這個流量分類的領域，他就是直接將流量全部輸入進去。
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