机器学习

生成模型（Generative Model）是相对于判别模型（Discriminative Model）定义的。他们两个都用于有监督学习。监督学习的任务就是从数据中学习一个模型（也叫分类器），应用这一模型，对给定的输入X预测相应的输出Y。这个模型的一般形式为决策函数Y=f(X)或者条件概率分布P(Y|X)。

<font size="4"><strong> 一、完整机器学习项目流程</strong></font><br><br>

<font size="3" color="#33b1c8"><strong>1. 数学抽象--任务目标</strong></font>

明确问题是进行机器学习的第一步。机器学习的训练过程通常都是一件非常耗时的事情，胡乱尝试时间成本是非常高的。

这里的抽象成数学问题，指的是根据数据明确任务目标，是分类、还是回归，或者是聚类。<br>

<font size="3" color="#33b1c8"><strong>2. 数据获取--数据集</strong></font>

数据决定了机器学习结果的上限，而算法只是尽可能逼近这个上限。

数据要有代表性，否则必然会过拟合。

对于分类问题，数据偏斜不能过于严重（平衡），不同类别的数据数量不要有数个数量级的差距。

作为一个机器学习方面的小白，在闵老师课上学的两个聚类算法，即经典的K-means聚类和基于随机游走的聚类算法，是我学习到的头两个与机器学习相关的算法。算法课上，闵老师先讲了简单但是经典的K-means聚类算法，让我们对聚类算法有了一个初步的理解，紧接着又花了大量的时间剖析了基于随机游走的聚类算法。五周十二次的课程，我学到的不只是算法本身，下面将从几个方面来总结我对本课程的收获。

机器学习致力于研究如何通过计算的手段，利用经验来改善系统自身的性能。在计算机系统中，“经验”通常以“数据”形式存在，因此机器学习研究的主要内容，是关于在计算机上从数据中产生模型(model)的算法，即学习算法(learning algoritmn)，有了学习算法，我们把经验数据提供给它，它就能基于这些数据产生模型。在面对新的情况的时候，模型会给我们新的判断。

成为一名合格的开发工程师不是一件简单的事情，需要掌握从开发到调试到优化等一系列能力，这些能力中的每一项掌握起来都需要足够的努力和经验。而要成为一名合格的机器学习算法工程师(以下简称算法工程师)更是难上加难，因为在掌握工程师的通用技能以外，还需要掌握一张不算小的机器学习算法知识网络。

下面我们就将成为一名合格的算法工程师所需的技能进行拆分，一起来看一下究竟需要掌握哪些技能才能算是一名合格的算法工程师。

对于很多初入学习人工智能的学习者来说，对人工智能、机器学习、深度学习的概念和区别还不是很了解，有可能你每天都能听到这个概念，也经常提这个概念，但是你真的懂它们之间的关系吗？那么接下来就给大家从概念和特点上进行阐述。先看下三者的关系。

机器学习横跨计算机科学、工程技术和统计学等多个科学。人们很难直接从原始数据本身获得所需信息，机器学习可以把无序的数据转换成有用的信息；移动计算和传感器产生的海量数据意味着未来将面临越来越多的数据，如何从中抽取到有价值的信息很重要，机器学习可以帮助我们从中抽取有用的信息。

近数十年内，由于机器学习的热潮，计算能力有着摩尔定律的加持，以及大数据时代的来临，让越来越多的领域里都能被机器学习很好的应用。特别是在自然语言处理，计算机视觉等领域都有非常好的发展，甚至已经可以达到商业用途的地步。但是随着数据的增长，数据的安全是否得到了保障，模型的功能性是否得到了验证这仍然是个大大的问号。

机器学习是个跨领域的学科，而且在实际应用中有巨大作用，但是没有一本书能让你成为机器学习的专家。

在这篇文章中，我挑选了10本书，这些书有不同的风格，主题也不尽相同，出版时间也不一样。因此，无论你是新手还是领域专家，一定能找到适合你的。

<strong>新手的最佳读物</strong>

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这本书绝对是初学者非常期待的入门书。这本书条理清晰，学习成本低，因此我把它列为新手的最佳读物。

下面让我们深入讨论一些关于人工智能程序的话题。

<strong>人工智能编程范例</strong>

摘要： 本文对机器学习的一些基本概念给出了简要的介绍，并对不同任务中使用不同类型的机器学习算法给出一点建议。

在从事数据科学工作的时候，经常会遇到为具体问题选择最合适算法的问题。虽然有很多有关机器学习算法的文章详细介绍了相关的算法，但要做出最合适的选择依然非常困难。

在这篇文章中，我将对一些基本概念给出简要的介绍，对不同任务中使用不同类型的机器学习算法给出一点建议。在文章的最后，我将对这些算法进行总结。

首先，你应该能区分以下四种机器学习任务：
&nbsp; • &nbsp; 监督学习
&nbsp; • &nbsp; 无监督学习
&nbsp; • &nbsp; 半监督学习
&nbsp; • &nbsp; 强化学习

<font size="3" color="blue"><strong>监督学习</strong></font>