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如何正确的挑选西瓜

如何正确的挑选西瓜

作者: 4plus | 来源:发表于2016-06-19 10:00 被阅读118次

《机器学习》周志华
第一章 绪论
盛夏来临,空调西瓜成为幸福的代名词。于是,如何正确的挑选西瓜变成一个影响幸福值的重要议题。你在夏夜的晚上,挑了个根蒂蜷缩,敲起来声音浊响的青绿西瓜。期待一会儿手起刀落,皮薄肉厚瓤甜,大快朵颐。之所以知道具有这样特征的西瓜好吃,是因为我们吃过很多西瓜,基于这些特征有了经验,面对一个未知的西瓜,我们会用过去经验进行颜色,根蒂,声音这些属性(或特性)判断,以做出更好决策——买个好吃的瓜。

我在说挑西瓜,我也再说机器学习。

周志华这本《机器学习》书的封面特别清新,封面底下有一排西瓜,于是这本书也被叫作「西瓜书」。表里如一的是,这本书真的再讲怎么挑西瓜!在生动的西瓜辅助下,第一章开篇引入了很多基础概念和术语,真正做到了深入浅出。连离散回归这种之前只听说但不明觉厉的概念我都懂了!(没错,我就是这种程度的文科生= =)

之后谈及机器学习的发展历程(此处不展开)。一直到今天数据科学,大数据,数据挖掘等词不绝于耳。李世石对战AlphaGo更是将「机器学习」推上前所未有的热度。

这一切得力于数据收集,计算,存储,传输能力都大大加强,搜索引擎改变了人类生活方式。美国《新闻周刊》对谷歌有一句评论:「它使任何人离任何问题答案间的距离变得只有点击一下鼠标那么远。」

至于其他的应用书中例举了机器学习对无人驾驶技术的贡献,还提到2012年奥巴马得以成功上位,离不开麾下一支机器学习团队。通过对选情数据进行分析,为奥巴马提示下一步竞选行动。

例如他们使用机器学习技术分析社交网络数据,判断出在总统候选人第一次辩论之后哪些选民会倒戈,并根据分析的结果开发出个性化宣传策略,能为每位选民找出一个最有说服力的挽留理由;他们基于机器学习模型的分析结果提示奥巴马应去何处开展拉票活动,有些建议甚至让专业竞选顾问大吃一惊,而结果表明去这些地方大有收获。

总统选举需要大量金钱,机器学习技术在这方面发挥了奇效。例如,机器学习模型分析出,某电影明星对某地区某年龄段的特定人群很有吸引力,而这个群体很愿意出高价与该明星及奥巴马共进晚餐……果然,这样一次筹资晚宴成功募集到1500万美元;最终,借助机器学习模型,奥巴马筹到了创纪录的10亿美元竞选经费。

第一章很友好的概述了整本书会涉及的一些问题,对于一个数学白痴,后面章节的满目公式显得很不友好。只求理解分析问题的思路,对于公式推导采用不求甚解政策。恩,就是这样。

第二章 模型评估与选择

经验误差:

过拟合:

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