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安卓和机器学习 -- 学习周记{第1周}

安卓和机器学习 -- 学习周记{第1周}

作者: 莫威權在B612等着那温柔的风 | 来源:发表于2016-06-06 22:01 被阅读608次

好久没写文了,写个学习周记总结下这一周学了些什么吧。

主要是 安卓,机器学习 这两个课程
是在 Udacity上上的课,上完了安卓的入门课做了个简单的安卓App,然后也上了机器学习的第一节课了解一些概念性的东西~

Android


熟悉布局的第一个App

因为接触过 iOS 的App开发和 HTML 开发,所以学 Android 起来感觉有点熟悉的感觉。

样式

Android 是使用 XML 进行描述的,类似于 CSS 那样,提供 Attribute 然后再提供值。如下就是一段将 "From MoMo"放于右下角的代码:

<TextView    
android:id="@+id/from_text_view"    
android:layout_width="wrap_content"    
android:layout_height="wrap_content"    
android:layout_alignParentRight="true"    
android:layout_alignParentBottom="true"    
android:padding="20dp"    
android:textSize="36sp"    
android:fontFamily="sans-serif-light"    
android:textColor="@android:color/white"    
android:text="From MoMo" />

但是这样好明显会导致很多代码会Hard Code也就是说写死,于是可以将以上的样式配置用一个变量来别名,那么下次使用的时候直接通过名字来引用,更符合 DRY (Don`t Repeat Yourself)原则.

res 文件夹里的 valuesstyles.xml定义好样式:

<resources>
    <style name="HeaderTextStyle">        
        <item name="android:layout_width">wrap_content</item>        
        <item name="android:layout_height">48dp</item>        
        <item name="android:gravity">center_vertical</item>        
        <item name="android:textAllCaps">true</item>        
        <item name="android:textSize">15sp</item>    
    </style>
</resources>

那么下次调用样式的时候就可以直接通过style属性调用早已定义好的HeaderTextStyle样式。

<TextView    
style="@style/HeaderTextStyle"    
android:text="From MoMo" />

其实上面的代码还hard code 了text,也应该在values文件夹中的strings.xml上定义上

总的来说可以把XML样式里的String,Color,dimens, styles都可以先定义在values文件夹中。然后再调用使用@R都是用来引用values文件夹里的资源的。

布局

学了两种布局,一种LinearLayout,是一种线形布局,譬如横或者竖排列View,另一种则是RelativeLayout, 是一种关系性布局,譬如形容这个View在另外的View的左边,或者这个View居中于父View即RelativeLayout.

线形布局和关系性布局 就像 iOS 上使用Auto Layout来布局View。

查找和定向View

//通过id来查找
TextView priceTextView = (TextView) findViewById(R.id.price_text_view);

这个则像 JS 上查找HTML上的元素标签并且替换掉。

机器学习


现在使用电脑的人数多了,手机,电脑无处不在,于是数据相对以前来说更容易获取,并且数量庞大。于是就可以通过这些数据来预测一些行为。

譬如: 通过结论来猜测规则,譬如有10000个人因为吃了苹果而治好了发烧,那么我们就可可以猜测规则为:人吃苹果可以治好发烧,然后通过这条规则预测,假如一个人发烧了,那么吃苹果可以治得好。当然也存在着偏差,准确率的问题,然后为了提高准确率,添加更多的特征,譬如吃苹果治好了发烧的人当中,一般还吃上了牛奶,那么就可以添加这个特征提高准确率。

那么机器学习就是通过数据获得则个规则和修正的过程。

过程
统计图

学到了以下概念:

  • 监督学习
  • 非监督学习
  • 增强学习
  • 贝叶斯公式
  • 推断
  • 归纳 Induction
  • 演绎 Deduction
  • 反推出因 Abduction
  • 分类
  • 回归 Regression 预测数据

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