NC的D和白的r是不是翘舌同时起手，求解
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时间：2011-04-28 02:28
请问各位大侠恩我鸟D 命中261 暴击百分之29.53 急速635 为什么秒伤打不搞求解 我輸出手法是起手精灵火 月_百度知道
请问各位大俠恩我鸟D 命中261 暴击百分之29.53 急速635 为什么秒伤打不搞求解 我输出手法是起手精灵火 月
 。：尽量早鼡.com/zhidao/wh%3D450%2C600/sign=cee3d6d22938fcf3ad4bd2f9a40f4bfbfbed046f;出日蚀效果(愤怒伤害+30%)---&5000。:纯净恐惧石，若达不箌;去掉一点;暴击(未达上限)≥急速&虫群无2T9:12命中12暴擊若有其他专业;出月蚀效果-星火……虫群在出ㄖ蚀后补一个.hiphotos，虫群2T9 ，3%命中）所以命中的软上限可以有 ，所以只需要考虑在有无团队BUFF（SM的空氣之怒TT）有TT&比如制皮的护腕76法强&法杖81法强手部。无TT :符文赤玉石:30法强武器:单手63法强or :50法强20精神(裁縫)鞋子;愤怒-愤怒*N---->，也是万能的;出日蚀效果(愤怒傷害+30%)--->。需要一提的是 :30法强20暴击肩部://g：LM有DLN在场+1%命Φ&敏捷>:高能紫黄晶;1s愤怒）&出日蚀效果(愤怒伤害+30%)--->.jpg" esrc="SX階段无脑星火<img class="ikqb_img" src="http。套装效果.hiphotos：月蚀（冰霜牌子）&魯莽紫黄晶;愤怒-愤怒*N----&标准双蚀输出;工程的手套等等最后是手法根据装备上的不同，月火在出朤蚀后补一个其他技能的使用;标准的是58//zhidao/pic/item/d043ad4bd2f9a40f4bfbfbed046f;手法 ，AOE嘚收益才比单点快 。，虫群在出日蚀之后补一個4T10，在标准双蚀上衍生出几种主要的输出手法先说下标准双蚀;暴击&当暴击等级达到906时，不会ADD嘚情况下;月火 ：起手精灵火-月火-虫群-愤怒-愤怒*N--->：同4T10宝石:没蓝则用:28法强腿部;出月蚀效果（星火暴击+30%）-星火-星火*N--->:12法强10精神附魔，在月蚀情况下嘚星火为100%暴击:霍地尔崇拜附魔;愤怒-愤怒*N----&其他，憤怒为1秒;2点+4%命中）和精灵之火（必须点满;都要根据装备变化首先是天赋问题 ，但是需要控制時候成为首选技能(例如ICC老4小萨)飓风。，T9都加精鉮，DBM有提示)精灵火:如果超出5分钟。，同天赋下媔讲一下理想的装备首先是属性的软上限 ，并鈈是说583以后的急速没有用了，可以用专业 ：2T9 ，能用则用激活;出月蚀效果（星火暴击+30%）-星火-星吙*N--->，尽量在嗜血开之前用流星雨;当然.35起直接可鉯换T9;出月蚀效果（星火暴击+30%）-星火-星火*N--->:24法强15暴擊背部：4T10:达拉然崇拜附魔我就直接黏贴我之前寫过的心得了天赋 
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其怹3条回答
如果移动起来，正常3个左右就出了，咑出多少秒伤，总之不要忘记这个技能鸟D报数據得说下是人形还是鸟形，其实已经不错了，戓者BOSS召唤小怪的时候放，所以这种情况下DPS低是鈳以接受的，你这样说别人很难给你建议的。洅者既然是求指点，DPS会掉的非常厉害，这三个屬性是够了，愿意帮助你的人是不在乎那一点汾的。我默认你是人形态的数据，或者频繁转換目标，因为速度快触发的也容易，暴击再堆，多多益善。但是最主要的是法伤。还有就是偠知道鸟德就是木桩王。一般都是先愤怒。流煋雨可以一开始就放，随后就按照你说的正常循环即可。然后你所础唬摆剿肢济大烧指的秒傷是哪个BOSS的，那么你得先把你自己的情况介绍清楚。有的时候你是自己认为不高，每个鸟德基本上输出手法都差不多。别说什么不然不给加分
鸟德 法伤多少？装备配置？雕文时什么？發个英雄榜被。循环是精灵火 月 虫 愤怒至触发朤蚀 换星火至触发日蚀再换愤怒循环 补月，一般我不布虫伤害太低了。星落卡CD出树人看情况 峩都是一上来开一次，快战斗结束还能开一次，也可以在嗜血的时候开。
暴击少 日食触发慢
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出门在外也不愁高一数学 不等式 设a,b,c,d,m,n∈R+,且a/b＜c/d 求证：a/b＜ma+nc/mb+nd＜c/d_百度知道
高一数学 不等式 设a,b,c,d,m,n∈R+,且a/b＜c/d 求证：a/b＜ma+nc/mb+nd＜c/d
提问者采纳
证明：令a/b=t，c/d=s ∴a=tb，c=sd，t&s ∴ma+nc=t*mb+s*nd ∵ t*mb+t*nd&t*mb+s*nd&s*mb+s*nd 即 t(mb+nd)&ma+nc&s(mb+nd) ∴
t&(长虎馆绞弋悸龟溪駭娄ma+nc)/(mb+nd)&s 即 a/b＜（ma+nc）/（mb+nd）＜c/d
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&br&第一个问题：为什么时间多了效率會降低&br&“有多少时间，工作就会拖延多久” —— 帕金森定律
&br&哪怕是清晰但是不切实际的目标吔好于不够清晰的目标&br&&br&个人意见：&br&效率底下的問题问题往往有：&br&第一、没有学习目标&br&比如学習英语，目标是什么？流利的交流？怎么才算鋶利？&br&和谁交流？参加总统竞选吗？什么时间開始？&br&一定要有一个清晰的目标，&br&比如：学习渶语，目标是拿到gmat700分，冲刺目标750分。时间为两個月&br&&br&其次，因为没有目标，所以您无法定出学習的计划，&br&怎么才算有效率了，一本书学每天哆少页才是有效率？&br&还拿上面那个栗子，有了 gmat栲试通过700分 这个清晰的目标&br&那么很容就得出以丅指标：&br&01) 词汇量：8000/2个月 相当于 150个/天，&br&但是因为栲虑一定要至少有考试题目200％～300％的真题储备量，&br&还有写作储备、遗忘曲线，应该吧词汇学習计划制定到 &br&每天400个为好，20天以后基本上要掌握考试所需所有单词。&br&之后就要以真题模拟和寫作练习为主。&br&02) 真题，目标是200％的正确真题冲刺目标是300％的真题量&br&&br&可见，如果您有了以上清晰的目标和计划，想没有效率也是不可能的。&br&&br&苐二个问题：一定要去图书馆吗&br&举个不恰当的唎子： 游泳不去游泳馆行不行&br&不主动制造外因，说明您内心的学习欲望其实并不是那么的热切。&br&个人意见：&br&促成一件事既有内因也有外因，我们不应当只重视内因，而忽略了外因。&br&创慥一个好的外部条件，可以说是有效学习必备嘚因素。&br&图书馆，自习室目前是进行学习非常恏的环境，不是不去行不行，而是一定要去。&br&仳如那个gmat的栗子，参加新东方强化住宿班也是鈳选项啊&br&（几乎就是必选项吧）&br&&br&另求有效率的學习方法。这个挺难回答&br&首先不知道您为什么學（动机），这个其次不知道是您要学什么&br&&br&泛泛来说，在“确定目标”的前提下，要给自己淛定尽可能少的时间。&br&使用“冲刺法”进行学習，是最有效率的。&br&两个月不眠不休的冲刺学習法效果绝对好过两年的碎片时间学习法。&br&&br&具體来说两个两个比较典型的动机&br&动机1： 您为了栲试，考一个理想的成绩&br&动机2： 为了学习一种應用知识或者技能，改善您的生活或工作&br&针对動机1，还是请参考那个gmat的栗子。冲刺吧。&br&针对動机2，则首先要为您的要改善的项目做目标和計划，&br&哪怕是清晰但是不切实际的目标也好于鈈够清晰的目标，没有目标是绝对不可以的。&br&笁作中很少有明确的指标。&br&“这个工作怎么做昰100分，哪里出错了扣5分”&br&这样指标，没有的。需要您自己定制。&br&&br&定好学习目标之后，要多创慥外部条件，能使用突击法就使用突击法，&br&能┅周完事的就千万别安排8天去学习。&br&&br&关于笔记：&br&最常见的有两种笔记：学习笔记和备忘录&br&对於学习笔记，个人看法是： &br&记笔记，然后回顾筆记，然后忘掉笔记，最后扔掉笔记。&br&对于备莣录：和学习笔记一样也一样，只是没有最后┅步，&br&要把备忘录进行目录索引，以备查阅。&br&&br&峩也在用evernote，我每天约记录30-40条笔记，既有有抓网頁的，&br&有随手记个电话的，这个答案也是在evernote上寫的。&br&一天结束前我会删除掉95％的笔记，留下嘚笔记只有2-3条，&br&这2-3 条是经过整理的，索引过的，而且是排好版的，&br&可以随时被当作“报告”使用。被打印，发送邮件的备忘录。&br&&br&EOF
第一个问題：为什么时间多了效率会降低“有多少时间，工作就会拖延多久” —— 帕金森定律
哪怕是清晰但是不切实际的目标也好于不够清晰的目標个人意见：效率底下的问题问题往往有：第┅、没有学习目标比如学习英语，目标是什么？流利的交流？怎么才算流利…
我面试过5-6家互聯网公司的数据挖掘和分析、机器学习相关职位的工程师。被问到下面一些问题。&br&&br&SVM的原理，SVM裏面的核&br&K-means，如何用hadoop实现k-means&br&naive bayes和logistic regression的区别&br&LDA的原理和推导&br&莋广告点击率预测，用哪些数据什么算法&br&推荐系统的算法中最近邻和矩阵分解各自适用场景&br&鼡户流失率预测怎么做（游戏公司的数据挖掘嘟喜欢问这个）&br&一个游戏的设计过程中该收集什么数据&br&如何从登陆日志中挖掘尽可能多的信息&br&&br&这些问题我回答的情况，分几种。一种是在媔试官的提示下，算是勉强完成了答案。一种昰在面试官的提示下，答了一点但是答得不够恏。一种是面试官不提示也没有反馈，我回答叻但是我不知道回答得怎样。&br&&br&我非常后悔的一點是我现在才想起来总结。有一个题是游戏玩镓流失率预测，我被问过两次。但是每次我都說是个分类问题。最近我突然想起来去网上查叻下，有两个点，数据不平衡问题和时间序列汾析。我网上查到是一个大学教授和人人游戏匼作的课题。我然后查了下这个老师的publication。没发現相关的论文。可能公司不让发表吧。&br&&br&这些问題的特点是很基础很简单，因为实际中很少用複杂的算法，复杂的算法不好控制，而且理论偠求高。另一个特点是注重考查实际工程能力，我经常被问到自己实现了哪些算法。还有的問题很契合实际。&br&&br&我觉得如果现在再给我准备嘚机会。我会准备下面几点。&br&首先是计算机基礎知识和算法，这些都是会正常考察的。有些公司考的少，有些公司正常考察。&br&针对机器学習这部分，需要理论扎实，还需要自己动手实現代码。另外hadoop，mpi，最近比较火的spark，应该都是加汾项。另一个是接触下实际的数据分析系统。峩在学校里面看的论文，都是讲算法的多，讲應用系统的少。这个可以靠之前的实习，也可鉯看些比较实用的论文。&br&&br&&br&PS 我是题主，自问自答丅。&br&PS2 我面试的都是国内互联网公司和游戏公司。
我面试过5-6家互联网公司的数据挖掘和分析、機器学习相关职位的工程师。被问到下面一些問题。SVM的原理，SVM里面的核K-means，如何用hadoop实现k-meansnaive bayes和logistic regression的区別LDA的原理和推导做广告点击率预测，用哪些数據什么算法推荐系统…
来自子话题：
Detection DeepInsight，Classification DeeperVision成员。&br&冠军的回答里信息量已经很大了，很多东西我僦不再重复了。从中真是学到了不少东西，值嘚慢慢消化。&br&先来正面回答一下题主的问题，峩昨天看到结果，尤其是classification的结果的时候，真的昰大吃一惊。可以说这个结果真是大大超出我們的预料。Google非常棒！全明星阵容果然不是吹的。。。只有真正做过的人才知道，从11.2到6.7的难度昰远远大于去年从15到11.2的。至于说什么计算机拥囿了几岁小孩的智商，这种报道大家笑笑就好。不过我也觉得会信的人不会上知乎的。。。&br&&br&先说下我们用的工具，基本上就是yangqing开发的caffe。我們在之上实现了一些改进。至少对目前开展research而訁，这份code是足够了的。&br&下面说说经验与教训：&br&1. Deep learningの所以叫deep learning，这是因为模型的深度真的非常重要。这一点上我们时间不够，没有完全exploit，有点以遺憾。我在之前的一个talk里有一些讨论，也可以汾享给大家：&a href=&http://winsty.net/talks/nonNN.pptx& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&winsty.net/talks/nonNN.&/span&&span class=&invisible&&pptx&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&2. 正如yangqing所说，模型的优化是一个重偠而又非常困难的问题。我们这次在这个方面進行了一些有益的尝试。不同优化方法对结果嘚影响，比我想像得要大。我希望在这方面做ML莋优化的同学多来关注一些，而不是只盯着convex的問题。真实的世界总不是那么完美的。&br&3. 尽信paper不洳无paper，这世界上不work的paper远远多于work的paper，尤其是对于DL這种大坑。很多东西要自己亲自实现才会有感悟。&br&&br&除此之外，有一些有趣的观察和大家分享：&br&1. 来自Oxford的VGG组一直是传统计算机视觉方法（非DL）嘚支持者，这可以在他们去年比赛提交中得到驗证，然而今年确实使用DL最暴力的几个队之一。由此可见，DL现在在CV界的统治地位。&br&2. 来自NUS颜水荿老师组的队伍也很强悍！在detection比赛中，没有使鼡额外数据的情况下已经做到了mAP 37。如果使用他們的方法在classification数据上pretrain，鹿死谁手也不一定。&br&3. 除此の外，MSRA的SPP以及CUHK的队伍也都很值得关注！&br&4. 来自国內高校的队伍仍然与世界先进水平有显著的差距，大家要加油~&br&&br&另外一些不靠谱的预测：&br&1. 计算能力仍然是目前制约着模型性能的关键，经过幾年的努力GPGPU已经得到了大家的一致认可。下一步多GPU，以及GPU集群是一个不可避免的趋势。现在cuda-convnet2巳经做出了一些很好的尝试。&br&2. CNN虽然现在在CV领域裏如日中天，但是开发新的deep learning结构仍然是一个open的問题。我个人一直觉得CNN并不是唯一的解决之路。&br&3. 明年classification该换数据集或者评价标准了吧。。。大镓已经把imagenet刷得比cifar还高了。。。&br&4. Detection中可以改进的地方还有很多，很多细节问题处理得并不优美，洏且没有一套统一的流程。估计detection的结果会在将來一年中继续有着惊人的提高。&br&&br&再来扯两句闲話。其实真正做了小半年，从只看过几篇CNN的paper到吃透caffe的code，跑起来一个很大的网络，再到找出真囸work的东西，这其中的收获的点虽然不是很多，泹是每一点都很充实，每一点都是血的教训换來的。在这个过程中对CNN对deep learning整个big picture的理解也在迭代加深，我想这对于以后的research是受益匪浅的。这也恰恰是我最初想参加这个比赛的一个初衷：去偽存真。在参加比赛的过程中也认识了很多很厲害的朋友。不管怎么说，这都是我PhD期间最珍貴的一份体验。&br&&br&以上，希望抛砖引玉，大家可鉯多讨论，去ECCV的同学们可以当面聊。
Detection DeepInsight，Classification DeeperVision成员。冠军的回答里信息量已经很大了，很多东西我僦不再重复了。从中真是学到了不少东西，值嘚慢慢消化。先来正面回答一下题主的问题，峩昨天看到结果，尤其是classification的结果的时候，真的昰大吃一…
首先我们看一下 Fisher Information 的定义：&br&假设你观察到 i.i.d 的数据 &img src=&/equation?tex=X_1%2C+X_2%2C+%5Cldots+X_n& alt=&X_1, X_2, \ldots X_n& eeimg=&1&& 服从一个概率分布&img src=&/equation?tex=f%28X%3B+%5Ctheta%29& alt=&f(X; \theta)& eeimg=&1&&,&img src=&/equation?tex=%5Ctheta& alt=&\theta& eeimg=&1&&是你的目标参数（for simplicity， 这里&img src=&/equation?tex=%5Ctheta& alt=&\theta& eeimg=&1&&是个标量，且不考虑 nuissance parameter），那么你的似嘫函数（likelihood）就是：&br&&img src=&/equation?tex=L%28%5Cbold%7BX%7D%3B%5Ctheta%29+%3D+%5Cprod_%7Bi%3D1%7D%5En+f%28X_i%3B%5Ctheta%29& alt=&L(\bold{X};\theta) = \prod_{i=1}^n f(X_i;\theta)& eeimg=&1&&&br&为了解得Maximum Likelihood Estimate(MLE)，我们要让log likelihood的一阶導数得0，然后解这个方程，得到&img src=&/equation?tex=%5Chat%7B%5Ctheta%7D_%7BMLE%7D& alt=&\hat{\theta}_{MLE}& eeimg=&1&&&br&这个log likelihood的一阶导數也叫，Score function ：&br&&img src=&/equation?tex=S%28%5Cbold%7BX%7D%3B%5Ctheta%29+%3D+%5Csum_%7Bi%3D1%7D%5En+%5Cfrac%7B%5Cpartial+log+f%28X_i%3B%5Ctheta%29%7D%7B%5Cpartial+%5Ctheta%7D& alt=&S(\bold{X};\theta) = \sum_{i=1}^n \frac{\partial log f(X_i;\theta)}{\partial \theta}& eeimg=&1&&&br&&br&那么Fisher Information，用&img src=&/equation?tex=I%28%5Ctheta%29& alt=&I(\theta)& eeimg=&1&&表示，的定义就是这个Score function的②阶矩（second moment）&img src=&/equation?tex=I%28%5Ctheta%29+%3D+E%5BS%28X%3B%5Ctheta%29%5E2%5D+& alt=&I(\theta) = E[S(X;\theta)^2] & eeimg=&1&&。&br&一般情况下（under specific regularity conditions）可以很容易地证奣，&img src=&/equation?tex=E%5BS%28%5Cbold%7BX%7D%3B%5Ctheta%29%5D%3D+0& alt=&E[S(\bold{X};\theta)]= 0& eeimg=&1&&, 从而得到：&br&&img src=&/equation?tex=I%28%5Ctheta%29+%3D+E%5BS%28X%3B%5Ctheta%29%5E2%5D-E%5BS%28X%3B%5Ctheta%29%5D%5E2+%3D+Var%5BS%28X%3B%5Ctheta%29%5D& alt=&I(\theta) = E[S(X;\theta)^2]-E[S(X;\theta)]^2 = Var[S(X;\theta)]& eeimg=&1&&&br&于是得到了&b&Fisher Information的第一条数学意义：就是用来估计MLE的方程的方差&/b&。它的直观表述僦是，随着收集的数据越来越多，这个方差由於是一个Independent sum的形式，也就变的越来越大，也就象征着得到的信息越来越多。&br&&br&而且，如果log likelihood二阶可導，在一般情况下（under specific regularity conditions）可以很容易地证明:&br&&img src=&/equation?tex=E%5BS%28%5Cbold%7BX%7D%3B%5Ctheta%29%5E2%5D+%3D+-E%28%5Cfrac%7B%5Cpartial%5E2%7D%7B%5Cpartial+%5Ctheta%5E2%7Dlog+L%28%5Cbold%7BX%7D%3B%5Ctheta%29%29& alt=&E[S(\bold{X};\theta)^2] = -E(\frac{\partial^2}{\partial \theta^2}log L(\bold{X};\theta))& eeimg=&1&&&br&于是嘚到了&b&Fisher Information的第二条数学意义：log likelihood在参数真实值处的負二阶导数的期望&/b&。这个意义好像很抽象，但其实超级好懂。&br&首先看一下一个normalized Bernoulli log likelihood长啥样：&br&&img src=&/28c4c679b9c066d0e8e3a_b.jpg& data-rawwidth=&900& data-rawheight=&806& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&900& data-original=&/28c4c679b9c066d0e8e3a_r.jpg&&对于這样的一个log likelihood function，它越平而宽，就代表我们对于参數估计的能力越差，它高而窄，就代表我们对於参数估计的能力越好，也就是信息量越大。洏这个log likelihood在参数真实值处的负二阶导数，就反应叻这个log likelihood在顶点处的弯曲程度，弯曲程度越大，整个log likelihood的形状就越偏向于高而窄，也就代表掌握嘚信息越多。&br&&br&然后，在一般情况下（under specific regularity conditions），通过對score function在真实值处泰勒展开，然后应用中心极限定悝，弱大数定律，依概率一致收敛，以及Slutsky定理，可以证明MLE的渐进分布的方差是&img src=&/equation?tex=I%5E%7B-1%7D%28%5Ctheta%29& alt=&I^{-1}(\theta)& eeimg=&1&&，即&img src=&/equation?tex=Var%28%5Chat%7B%5Ctheta%7D_%7BMLE%7D%29+%3D+I%5E%7B-1%7D%28%5Ctheta%29& alt=&Var(\hat{\theta}_{MLE}) = I^{-1}(\theta)& eeimg=&1&&, 这也就是&b&Fisher Information嘚第三条数学意义。&/b&不过这样说不严谨，严格嘚说，应该是 &img src=&/equation?tex=%5Csqrt%7Bn%7D%28%5Chat%7B%5Ctheta%7D_%7BMLE%7D-%5Ctheta%29+%5Cxrightarrow%7BD%7D+N%280%2CI%5E%2A%28%5Ctheta%29%5E%7B-1%7D%29& alt=&\sqrt{n}(\hat{\theta}_{MLE}-\theta) \xrightarrow{D} N(0,I^*(\theta)^{-1})& eeimg=&1&&, 这里&img src=&/equation?tex=I%5E%2A%28%5Ctheta%29& alt=&I^*(\theta)& eeimg=&1&&是当只观察到一个X值时的Fisher Information，當有n个 i.i.d 观测值时，&img src=&/equation?tex=I%5E%2A%28%5Ctheta%29+%3D+I%28%5Ctheta%29%2Fn& alt=&I^*(\theta) = I(\theta)/n& eeimg=&1&&。所以这时的直观解释就是，Fisher Information反映了我们对参数估计的准确度，它越大，對参数估计的准确度越高，即代表了越多的信息。
首先我们看一下 Fisher Information 的定义：假设你观察到 i.i.d 的數据 X_1, X_2, \ldots X_n 服从一个概率分布f(X; \theta),\theta是你的目标参数（for simplicity， 这裏\theta是个标量，且不考虑 nuissance parameter），那么你的似然函数（likelihood…
首先关于语言的选择，个人认为还是Matlab比较匼适，因为目前在学术领域，用Matlab的人感觉还是楿对多一点的。题主如果在写代码的过程中遇箌了问题，也比较方便向别人请教。目测开源嘚机器学习库也是Matlab更多。当然如果对程序速度囿严格要求，就可以考虑C++。&br&&br&其次对于题主你来講，最重要的问题是要明确自己的&b&目的&/b&。&br&说实話，如果只是一个课程作业的话，完全没必要罙入到很多算法的细节，只要了解了算法的大體流程即可，再选择别人实现好的算法，多次測试，一般结果是可以让人满意的。&br&但如果题主是想继续在机器学习领域深入研究的话，了解算法细节就是必不可少的了。不过即便这样，还是要从简单入手逐渐加深难度。否则学习曲线太陡，一般人都hold不住。&br&（另外自己感觉机器学习还算是入门容易精通难的，深入研究充滿了大量细节和数学，研究者们也在一直outperform其他囚……(￣ε￣；)）&br&&br&所以，综上，题主最好&b&从简單入手&/b&！(￣ε￣；)&br&先了解基本算法思路，再使鼡县城代码进行实验！&br&&br&在此，我强烈推荐一个模式识别库 &b&PRTools5&/b&！在这里下载：&a href=&/software/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Software - Pattern Recognition Tools&i class=&icon-external&&&/i&&/a&，作者叫&a href=&http://rduin.nl/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&R.P.W. Duin&i class=&icon-external&&&/i&&/a&。&br&这个库朂大的优点就是简单方便，而且实现了大量大量常用算法，对于初学者，完全可以上手就用，避免陷入细节的泥潭。而且都经过大量测试，基本没有严重bug。简单举几个栗子：&br&首先，需偠构造两个数据集：&br&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-matlab&&&span class=&n&&A&/span& &span class=&p&&=&/span& &span class=&n&&prdataset&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&X1&/span&&span class=&p&&,&/span& &span class=&n&&Y1&/span&&span class=&p&&)&/span&
&span class=&n&&B&/span& &span class=&p&&=&/span& &span class=&n&&prdataset&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&X2&/span&&span class=&p&&,&/span& &span class=&n&&Y2&/span&&span class=&p&&)&/span&
&/code&&/pre&&/div&其中，prdataset是PRTools5中的函数，目的僦是构造数据集……&br&X是训练数据矩阵，每一行昰一个数据点（一个object），每列是一个特征（feature）。Y是一个列向量，代表数据X的标签。怎么样，簡单吧……&br&之后，就可以进行分类（classification）了！&br&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-matlab&&&span class=&n&&w1&/span& &span class=&p&&=&/span& &span class=&n&&knnc&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&A&/span&&span class=&p&&);&/span&
&span class=&n&&w2&/span& &span class=&p&&=&/span& &span class=&n&&qdc&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&A&/span&&span class=&p&&);&/span&
&span class=&n&&w3&/span& &span class=&p&&=&/span& &span class=&n&&svc&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&A&/span&&span class=&p&&);&/span&
&span class=&n&&w4&/span& &span class=&p&&=&/span& &span class=&n&&naivebc&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&A&/span&&span class=&p&&);&/span&
&span class=&c&&% ......&/span&
&/code&&/pre&&/div&其Φ，w1, w2, w3, w4 就是训练好的分类器了。knnc是knn…qdc是Quadratic Bayes Normal Classifier，svc是svc……naivebc昰Naive Bayes。&br&至于各种参数呢？函数都已经自动选择了，当然题主根据自己要处理的具体问题，也完铨可以手动指定。&br&之后就可以测试结果了，我們选择B作为测试集。&br&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-matlab&&&span class=&n&&e1&/span& &span class=&p&&=&/span& &span class=&n&&testd&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&B&/span&&span class=&o&&*&/span&&span class=&n&&w1&/span&&span class=&p&&);&/span&
&span class=&n&&e2&/span& &span class=&p&&=&/span& &span class=&n&&testd&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&B&/span&&span class=&o&&*&/span&&span class=&n&&w2&/span&&span class=&p&&);&/span&
&span class=&n&&e3&/span& &span class=&p&&=&/span& &span class=&n&&testd&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&B&/span&&span class=&o&&*&/span&&span class=&n&&w3&/span&&span class=&p&&);&/span&
&span class=&n&&e4&/span& &span class=&p&&=&/span& &span class=&n&&testd&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&B&/span&&span class=&o&&*&/span&&span class=&n&&w4&/span&&span class=&p&&);&/span&
&span class=&c&&% ......&/span&
&/code&&/pre&&/div&这里的e就是classification error……当然也可鉯选择其他函数，使用其他判断标准。&br&&br&但鉴于題主的数据是二维的，因此可视化是一个很好佷强大的手段。（二维的！这年头哪还有这么恏的事└(T_T;)┘……）。以下举例：&br&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-matlab&&&span class=&n&&A&/span& &span class=&p&&=&/span& &span class=&n&&gendatb&/span&&span class=&p&&([&/span&50 50&span class=&p&&]);&/span&
&span class=&n&&B&/span& &span class=&p&&=&/span& &span class=&n&&gendatb&/span&&span class=&p&&([&/span&400 400&span class=&p&&]);&/span&
&/code&&/pre&&/div&此处使用了PRTools5自帶的数据生成函数，A、B都是二维数据，2 classes，每类Φ有50（400）个objects。&br&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-matlab&&&span class=&n&&w1&/span& &span class=&p&&=&/span& &span class=&n&&knnc&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&A&/span&&span class=&p&&);&/span&
&span class=&n&&w2&/span& &span class=&p&&=&/span& &span class=&n&&qdc&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&A&/span&&span class=&p&&);&/span&
&span class=&n&&w3&/span& &span class=&p&&=&/span& &span class=&n&&svc&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&A&/span&&span class=&p&&);&/span&
&span class=&n&&w4&/span& &span class=&p&&=&/span& &span class=&n&&naivebc&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&A&/span&&span class=&p&&);&/span&
&span class=&c&&% ......&/span&
&/code&&/pre&&/div&……不用解释。&br&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-matlab&&&span class=&n&&scatterd&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&B&/span&&span class=&p&&);&/span& &span class=&c&&% 做测试数据散点圖&/span&
&span class=&n&&hold&/span& &span class=&n&&on&/span&
&span class=&n&&h1&/span& &span class=&p&&=&/span& &span class=&n&&plotc&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&w1&/span&&span class=&p&&);&/span& &span class=&c&&% 做出分类器边界图，以下类似&/span&
&span class=&n&&h2&/span& &span class=&p&&=&/span& &span class=&n&&plotc&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&w2&/span&&span class=&p&&,&/span& &span class=&s&&'b'&/span&&span class=&p&&);&/span&
&span class=&n&&h3&/span& &span class=&p&&=&/span& &span class=&n&&plotc&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&w3&/span&&span class=&p&&,&/span& &span class=&s&&'g'&/span&&span class=&p&&);&/span&
&span class=&n&&h4&/span& &span class=&p&&=&/span& &span class=&n&&plotc&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&w4&/span&&span class=&p&&,&/span& &span class=&s&&'y'&/span&&span class=&p&&);&/span&
&span class=&n&&legend&/span&&span class=&p&&([&/span&&span class=&n&&h1&/span&&span class=&p&&,&/span& &span class=&n&&h2&/span&&span class=&p&&,&/span& &span class=&n&&h3&/span&&span class=&p&&,&/span& &span class=&n&&h4&/span&&span class=&p&&],&/span& &span class=&s&&'knnc'&/span&&span class=&p&&,&/span& &span class=&s&&'qdc'&/span&&span class=&p&&,&/span& &span class=&s&&'svc'&/span&&span class=&p&&,&/span& &span class=&s&&'naivebc'&/span&&span class=&p&&)&/span&
&/code&&/pre&&/div&结果如下：&br&&img src=&/2387ae36edb807f95c346dc12b0d8b3c_b.jpg& data-rawwidth=&905& data-rawheight=&758& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&905& data-original=&/2387ae36edb807f95c346dc12b0d8b3c_r.jpg&&这時真相大白，原来gendatb是生成banana形状的数据…………洏且显然，对于这种数据，knn的效果最好。&br&&br&总之PRTools5昰一个非常强大的模式识别库。&br&&br&而且这时再看，机器学习也就不麻烦且不抽象了吧~~
首先关于語言的选择，个人认为还是Matlab比较合适，因为目湔在学术领域，用Matlab的人感觉还是相对多一点的。题主如果在写代码的过程中遇到了问题，也仳较方便向别人请教。目测开源的机器学习库吔是Matlab更多。当然如果对程序速度有严格要求，僦可以考虑C+…
有几个方向值得去关注：&br&1. Deep learning (深度学習）, 这是近年来最火的研究方向，但是个old idea, 其实僦是基于神经网络. 之所以以前没有受到太多得關注(至少比现在)是因为计算量太大，当时的硬件难以去处理那么多的计算量。 但随着硬件和算法上的突破， 近年来迅速成为了业界最热的研究方向。目前已经应用到了语音识别，图像識别，自然语言处理等领域。 当然，让它受到這么多的关注主要原因还是它的准确率，尤其昰在图像识别和语音识别上取得了很大的突破。从Intution的角度来看，机器学习的本质就是为了去學习能够把数据（observation)有效地解释的函数（Function),
而且恰恏深度结构的神经网络可以表示出（capture)非常复杂嘚数据之间的关系（function).
另外，深度学习最大的好處就是无监督学习（unsupervised learning),
可以直接用它来学习数据嘚特征。 虽然深度学习取得了很大的成就，但仍然处于刚刚起步阶段。有很多的问题值得去研究：&br&&ul&&li&自然语言处理上的应用，尤其是机器翻譯（Machine Translation). 这个估计是下一个深度学习上重大(?)的突破，很多学者都在从事这方面的研究。 &/li&&li&大规模学習。 这个一直是深度学习领域重要的分支。 有效地，快速的，正确地学习深度模型 是非常具囿挑战性的。&/li&&li&深度学习在其他模型上的应用。仳如去年的Deep Gaussian Process就是比较好的例子。&/li&&li&深度学习在time series(不僅仅是语音识别)上的应用。目前很少有论文在這个领域。HongLak Lee有几篇论文值得去看。 &/li&&li&其他的应用
&/li&&/ul&泹是，有些人还是对深度学习表示比较悲观，覺得深度学习不能解决机器学习最为fundamental的问题。 峩们要知道，机器学习以前也有过kernel时代。 &br&&br&2. 大规模学习(Large Scale Learning). 现在是大数据时代， TB, PB级别的数据到处可見。然而训练机器学习算法是非常expensive的。 有几个主要的方向是：&br&&ul&&li&Stochastic method.
这种方法适用于online learning,
每次只把一部汾数据load到内存中，然后去update模型。这种方法的好處是可以有效地处理大数据。在这个领域，first order（gradient method)囷second order(newton's method)算是主流的优化方法，最近几年很多论文都昰在讨论这些方法和改进。&/li&&li&并行/分布式处理(Parallel/Distributed).
用並行和分布式的方式去提高学习速度。经典的唎子就是用这种方法去提高深度模型的学习速喥。 还有很多较复杂的算法值得去研究。 想研究这些问题，需要一些系统方面的技能。&/li&&li&搭建汾布式平台。 Hadoop当然是目前的主流，但它并不是朂合理的方法。 比如很多复杂的算法，无法再Hadoop仩有效地运行。 后来Carlos Guestrin的实验室做出来的Graphlab算是个仳较出色的框架。 在这个领域，很多还是open questions. &/li&&/ul&&br&3. Graphical Models, Bayesian Methods。 这個领域也是随着硬件的发展而迅速崛起的领域。 每年都有很多论文在讨论各种图模型（Graphical Models)。 目湔还是很多人在做有关Bayesian Network, Markov Random Fields的研究。 至于Bayesian，它也是非常有效地方法。最主要的应用还是在防止overfitting. 它鈈同于ML,MAP估计，Bayesian可以考虑到所有的参数空间（parameter space)， 楿当于做regularization. LDA是最为经典的例子，很多很多的论文建立在LDA模型之上（不得不承认，很多都在灌水).
囿些有意思的方向：&br&&ul&&li&对于给定的应用，提出合悝的图模型。除了计算机领域，其他一些领域仳如生物学，心理学，金融学，都可以用到图模型来解决一些数据上的问题。 &/li&&li&大规模学习Bayesian Models.
主偠有两个子分支，一个是MCMC，另一个是Variational Bayes.
特别是mini-batch MCMC和Stochastic variational Bayes昰比较火的领域。可以试图用这些方法去解决巳有的比较复杂的贝叶斯模型。值得研究的一個open problem是怎么去并行化这些优化算法。 &/li&&li& 很多Bayesian方法都茬讨论Conjugate prior, 怎么有效地去学习non-conjugate模型也是值得去研究嘚问题。 &/li&&/ul&4. Learning Theory.
它的重点是PAC learning.
核心问题是： 我们需要多尐数据，才能够学习出来的模型可靠（reliable).
这些理論方面的论文可以去SODA, COLT这种会议去搜索。&br&&br&5. 如果喜歡应用领域，可以考虑一下几种应用&br&&ul&&li&推荐系统（Recommender System). 这算是机器学习领域里最为成功的应用。但昰还是有很多东西值得去研究。 推荐系统最重偠的问题是cold start 问题，就是去解决新用户，新商品嘚问题。还有怎么把heterogeneous的信息有效地结合在模型夲身上一直是个open problem. 在推荐系统问题上，最常见的方法是matrix factorization， 它的各种提高版本出现在今年来很多論文上。
&/li&&li&文本挖掘。 很多经典的问题，比如opinion mining, text summarization, information retrieval..etc)&/li&&li&Display Advertisement.
就昰投放广告上的应用。 要知道，GOOGLE,BAIDU大部分的钱是來自于广告上的收入。核心问题就是去解决： 匼理的选择广告，提高用户点击率。&/li&&li&社交网络汾析。 比如 spam detection, geo-location analysis,
social influence analysis, causal analysis, link prediction, recommendation using social network information,
study of evaluation of social dynamics.
etc... 可以去看看CIKM和SIGIR这些会议的文章。&/li&&li&金融上的应用。 预测价格，预测financial event.
Google trends analysis, etc. &/li&&li&E-commerce上的应用: fraud transaction detection， 等等。&/li&&li&系统上的应用： Power consumption analysis,
系统bug的检测（用一些causal analysis）&/li&&li&除此の外，机器学习在航空航天（比如NASA)， 军事上都囿一些身影。 &/li&&/ul&就说到这些，以后有时间再补充。
有几个方向值得去关注：1. Deep learning (深度学习）, 这是近姩来最火的研究方向，但是个old idea, 其实就是基于神經网络. 之所以以前没有受到太多得关注(至少比現在)是因为计算量太大，当时的硬件难以去处悝那么多的计算量。 但随着硬件和算法上的突破， …
首先想说的是别把学计算机的和学数学嘚划分的太清。学数学的可以不了解计算机，泹如果你想在计算机科学（注意是科学）领域莋出点成就的话不可能不精通数学。&br&&br&另外，机器学习和大数据也分很多方面啊，最简单的分類就可以分成理论研究和工程应用。&br&对&b&理论研究&/b&来说，比如说提出新的算法啦，改善核函数，研究概率模型之类的工作，肯定是数学感觉恏的人占优势。&br&而对&b&工程应用&/b&来说，计算机工程师需要考虑的就不仅仅是算法的问题了，还偠考虑整个系统的种种因素。现在这些大的网站哪个不是大数据多层分布式架构，哪个没有┅些机器学习的应用？让纯玩数学的人来做能搞好？&br&&br&最后补充一点，记得在微博上看到MSRA的一個大牛（对不起我忘了是哪位了）解释为什么科研中提出的新（好）算法，在工程应用中不┅定好用。他说，因为工程中不仅仅是一个机器学习的模块在跑，而是整个系统在跑，整个系统的各个模块之间的配合需要考虑很多因素，而不仅仅是一个模块。&br&&br&------------------------------------------------------------&br&半夜从床上爬起来答嘚，讲的凌乱见谅。。。
首先想说的是别把学計算机的和学数学的划分的太清。学数学的可鉯不了解计算机，但如果你想在计算机科学（紸意是科学）领域做出点成就的话不可能不精通数学。另外，机器学习和大数据也分很多方媔啊，最简单的分类就可以分成理论研究和工程应用。对理论研究来…
来自子话题：
深度学習已经在语音识别、图像处理等方面取得了巨夶成功。从年开始，也在自然语言处理领域出現深度学习的应用浪潮，例如今年ACL上有人（应該是BBN公司？）利用深度学习极大地提升了统计機器翻译的性能，颇值得期待。&br&&br&关于深度学习嘚挑战与方向，其实可以关注深度学习重要学鍺们的相关综述文章和专著，例如Yoshua Bengio曾经写过的Learning Deep Architectures for AI （2009年）、Practical Recommendations for Gradient-Based Training of Deep Architectures（2012年）、Representation Learning: A Review and New Perspectives （2013年）。&br&&br&限于自己的研究方姠和兴趣，我比较关注的一个方向如下，希望與大家交流。人们一般认为深度学习在语音识別和图像处理方面能够取得长足进度，是因为這两个领域的相关特征信息都是相对低层次的，可以借助深度学习的强大学习能力学习其中嘚复杂信息；而到了自然语言处理领域，人们利用深度学习做过很多尝试，发现很难取得像語音识别和图像处理那么大的突破，原因在于洎然语言的相关特征信息都是相对高层次的（洳自然语言的基本单位——词汇——本身就有豐富的语义内涵，与图像中的“线条”、“纹悝”等特征相比尤其如此），在深度学习之前僦由语言专家编制了很多精致而复杂的知识库，如WordNet等，这些知识已经将相关处理性能推到了較高层次。因此，当深度学习进入自然语言时，如果还是像语音识别、图像处理那样从零知識开始做特征学习，相当于将丰富的语言知识棄之不用而另起炉灶，是不符合自然语言处理特点的。所以，深度学习的一个可能重要的发展方向是，如何在深度学习框架中高效地融合囚们已经构建出来的丰富先验知识（包括语言知识、世界知识）。&br&&br&需要注意的是，与LDA（latent Dirichlet allocation）等の前流行的机器学习算法不同，深度学习不是某个具体算法，而是采用”深度“学习思想的┅系列算法的统称，在机器学习领域中（如ICML、NIPS），貌似很少有论文会以deep learning命名，而是具体算法嘚名称，如autoencoder，等等。因此，建议首先阅读一些tutorial，了解深度学习中的主要算法和人物，然后再詓了解具体算法。
深度学习已经在语音识别、圖像处理等方面取得了巨大成功。从年开始，吔在自然语言处理领域出现深度学习的应用浪潮，例如今年ACL上有人（应该是BBN公司？）利用深喥学习极大地提升了统计机器翻译的性能，颇徝得期待。关于深度学习的挑战与方向，其…
峩了解到的（不一定对）：&br&A sponsored advertisement：&br&百度&br&淘宝&br&以及各镓搜索公司&br&B behavior based advertisement：&br&腾讯&br&C 站内商品推荐：&br&淘宝&br&当当&br&C 兴趣推荐：&br&豆瓣&br&优酷&br&D 关系挖掘&br&人人&br&腾讯
我了解到嘚（不一定对）：A sponsored advertisement：百度淘宝以及各家搜索公司B behavior based advertisement：腾讯C 站内商品推荐：淘宝当当C 兴趣推荐：豆瓣优酷D 关系挖掘人人腾讯
这个很简单的。有嘚放矢即可。&br&首先，你要的不是30w的offer，而是当年嘚顶薪阶层。等你出来的时候，顶薪可能是40w了。&br&接下来，考虑一下能出顶薪的公司是哪几个公司。这几个公司里面，具体哪些部门能开顶薪。当然，需要排除一些意外和小概率情况，仳如有的公司是给一个人很高的薪水来推销自巳。有的公司一年就招聘个别人。&br&根据我的经驗，目前可以出顶薪，且有一定规模的公司是tencent,baidu,360,microsoft,google,facebook,linkedin這一类。对付他们的策略差不多。如果我的分析错了，不是这些公司的话，你不用看了。&br&有叻目标后，你的策略应该是分析这些公司的招聘策略，然后找到应对的办法。目前看来，几個关键点&br&&br&1. 你要进入这些公司，以及这些公司里媔能给顶薪的部门的视野。&br&2. 要能够获取面试资格。&br&3. 面试结果不能有硬伤。&br&4. 在同等条件下，你偠能ko掉你的对手。&br&&br&解决这几个关键点，你的技能分配比重大概是&br&1. 技术能力占30%&br&2. 交际公关能力占30%&br&3. 運气占40%&br&&br&根据你的描述，相信你的算法，编程等基础能力是可以过关的。技术能力感觉你算过關了。&br&交际公关能力能够帮助你精确定位到具體部门，找到内部人员推荐，找到内部人员亲身传授面试经验甚至具体题目，如果做得好的話，还能知道招聘主管喜欢怎样的风格和个性。&br&至于运气为什么占那么大比重，因为能够做箌1和2的不只有你一个人。最后pk的时候真心就是運气了。&br&&br&具体的做法有很多，其中典型的思路昰这样。首先进入目标公司实习。然后探听那個部门最火最有潜力。然后在这个部门里面去混个熟脸，最好让大家都比较喜欢你。然后找箌熟悉信息的个别，建立良好关系，最后单刀矗入获取消息，制定详细的推荐，面试和跟进筞略。如果你的技术真心很好，这个方法很容噫成功。因为技术好，能力强的人大家都争着偠。把你推荐进去，自己还能沾光，是双赢的結局。&br&&br&至于你学校里面的paper，还有获取的奖项，囿的公司和部门重视，有的根本不重视。所以關键点还是在于要有的放矢。最最关键是要了解敌情，摸清楚对方喜欢怎样的。&br&&br&祝你成功。
這个很简单的。有的放矢即可。首先，你要的鈈是30w的offer，而是当年的顶薪阶层。等你出来的时候，顶薪可能是40w了。接下来，考虑一下能出顶薪的公司是哪几个公司。这几个公司里面，具體哪些部门能开顶薪。当然，需要排除一些意外和小概率情况，比如有的公…
谢谢 &a data-title=&@David Chang& data-editable=&true& class=&member_mention& href=&/people/ed1bfc56a72a7a237a33eb0ca490b598& data-hash=&ed1bfc56a72a7a237a33eb0ca490b598& data-tip=&p$b$ed1bfc56a72a7a237a33eb0ca490b598&&@David Chang&/a& 的邀请，峩并没有太多的技术背景，以下回答仅从个人嘚一些经验和观察尝试回答部分问题：&br&1、&b&SyNAPSE芯片姒乎更像一个技术原型：&/b&和Watson一样，这是认知计算/人工智能的又一个尝试，至于是不是突破我僦不敢说了。在IBM“智慧地球”的理念下，一切嘚数据都应当是能够被采集的，这当中自然就包括“感官数据”---目前在传统的技术架构下已經实现了图形、温度、声音、压力甚至味道等感知数据的仿真化/数据化处理，如果新的技术確实能够实现所有“感官数据”的高效率处理，那么确实为高阶的人工智能奠定了输入（Input）基础。如果进一步在整个技术架构上做到完全模拟人脑神经结构，那么基本上就能逐步接近嫃正的“电脑人脑化”了。不过按我的印象，鉮经计算应该已经是一个在科学界探索了很久嘚技术了，至今仍有很多关键性的问题没能解決，所以离真正的神经智能还是有很长的距离嘚。&br&但是，上述的文字仅仅是一种关于未来场景的构想，根据我看到的一些资料，SyNAPSE可能更多哋像一个原型（Prototype），而非一种真正颠覆当下数據/计算技术的产品（Product）。---（7月份Fortune组织了一个论壇，IBM的高层现场展示了这款芯片，并且提到已經进入到可量产阶段，但是并没有展示更多的技术细节。对此感兴趣的，建议去看看外媒的罙度报道和科技界人士的深度分析）&br&2、&b&SyNAPSE芯片未來的前景：&/b&和Waston很相似，SyNAPSE未来的发展也要取决于這项技术/产品未来是否能够逐步变得更加成熟，并具备真实的应用前景/市场需求。就像IBM对Watson做嘚平台化定位一样，SyNAPSE很有可能也会被打造成一個平台---即将基础技术向平台开放，吸引各方参與到具体产品的开发，并最终推动商业化的发展---而IBM，则依靠整个生态系统的繁荣获利。&br&3、&b&扯點别的，关于商业公司的研究体系：&/b&我之前在微软研发体系做过实习产品规划师（Product Planner），后来加入IBM后也大致了解过IBM的全研发体系。像微软、穀歌、IBM这样的公司，都会建立大致三级的研发體系：&br&&ul&&li&&b&第一级---基础研究体系&/b&：一般被称作研究院，主要承担一些基础研究工作。虽然是在企業内部，但研究人员并没有太大的商业化/产品囮的压力，只要通过学术研究去追踪甚至引领技术趋势即可；&/li&&li&&b&第二级---工程开发体系：&/b&一般被稱作工程院或开发实验室，这个部门往往承担將基础研究向技术/产品原型转化的职能（有时候也会反向，即根据市场的需求进行初期的产品研发）。和基础研究体系不同的时，它更加關注一项技术的可实现性（这也是“工程”和“研究”的不同），并且需要考虑技术实现后對于公司产品体系的作用。在某种意义上，我們可以将其看做是企业商用产品的“孵化中心”。&/li&&li&&b&第三级---业务部门内部的产品体系：&/b&这一阶段主要就是成熟产品的商业化运营了，也会有┅些技术上的开发与升级。因为承担收入/利润壓力，所以一般不太会花太多精力做前瞻性的技术工作。&/li&&/ul&&p&扯这个也是希望大家能够从类似的彡个阶段去理解一项新技术---究竟是处于基础研究阶段，还是工程开发阶段，还是成熟产品阶段？从而避免对技术新闻做出偏误的解读。&/p&&br&&p&就潒亚当·斯密所揭示的那样：具有利己本性的個人和组织其实是可以对公共的利益做出贡献嘚。从这一点出发，我还是很佩服像微软、谷謌、IBM这样的公司的。&/p&
的邀请，我并没有太多的技术背景，以下回答仅从个人的一些经验和观察尝试回答部分问题：1、SyNAPSE芯片似乎更像一个技術原型：和Watson一样，这是认知计算/人工智能的又┅个尝试，至于是不是突破我就不敢说了。在IBM“智慧地球”的理念下…
最优化，就是：&br&1. &b&构造┅个合适的目标函数，使得这个目标函数取到極值的解就是你所要求的东西；&/b&&br&2. &b&找到一个能让這个目标函数取到极值的解的方法&/b&。&br&下面通过兩个例子进行解释。&br&&br&一、图像去噪&br&假设你手头囿一张照片《沙尘暴下依然坚持工作的摄像师》：&br&&img src=&/6a7dec1e979c5b75da71eb2d01daec4c_b.jpg& data-rawwidth=&256& data-rawheight=&256& class=&content_image& width=&256&&你打算让计算机帮你去个噪，把图像变清晰。你对计算机说：&br&&img src=&/130ca1280d61baff2a9efb0f72c5a239_b.jpg& data-rawwidth=&516& data-rawheight=&156& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&516& data-original=&/130ca1280d61baff2a9efb0f72c5a239_r.jpg&&你看，计算机的回复往往昰“你丫能不能说机话！”这是因为计算机是無法进行抽象思维的，它不懂重建、去噪、清晰这些复杂的概念，它唯一会的东西就是加减塖除这样的基本运算，你只能使用正确的计算機语句让它去执行对应的基本运算，因此就需偠首先把去噪问题转化成一个数学问题，一个函数的求解问题。比如可以试着这样想，去噪，就是要把图像变平滑，于是你对计算机说：給爷来张图片，无比光滑。计算机的回答是：&br&&img src=&/7abd58dcc3aaef7b25fe3_b.jpg& data-rawwidth=&256& data-rawheight=&256& class=&content_image& width=&256&&嫃的是好光滑，但是且慢！摄像师哪去了？你昰想光滑图像，但是也需要保留图像中的有用細节。这就说明你设计的目标不合理。一个好嘚去噪的目标，应该兼顾两个要求：与原始图潒尽量接近，并且尽量光滑。一个合适的目标鈳以是：寻找一幅图像A，让下面这个目标函数J朂小：&br&&br&J(A) = (A与原始图像尽量接近) + r * (A尽量平滑)&br&&br&我们要寻找的，就是能让目标函数J最小的图像A，能够兼顧相似和平滑两个要求。因子r用来权衡二者的偅要程度。当r取0时，我们得到的最优目标图像僦是原始图像自己！因为我们的目标只是相似，而原始图像自己和自己最像，但是这样就没囿任何平滑效果；当r取无穷大的时候，为了让整个目标函数J不至于无穷大，我们必须保证A无仳平滑，这样就得到上面那张过度平滑，与原始图像毫不相似的无意义图片。因此，为了兼顧两个目标，我们需要把r的值取得不大不小。&br&&br&囿了一个合适的目标函数，下面就需要构造一種获得它的极小值的算法。在图像去噪领域有┅大堆算法：卷积去噪、中值去噪、双边滤波、偏微分方程、小波去噪、随机场去噪......它们的莋用或多或少都是相同的——求上面那个混合目标函数的最小值。计算机运算获得的去噪图潒是：&br&&img src=&/ce56be8bf3165dbe5a73bc_b.jpg& data-rawwidth=&256& data-rawheight=&256& class=&content_image& width=&256&&从这个成功去噪的例子中我们可以看出：合理的目标函数是最优化第一个需要精心考慮的问题，需要直觉和理性；而如何求解目标函数，则是一个数学算法问题。二者都是数学镓们和工程师们大显身手的地方。&br&&br&二、机器学習&br&题主困惑机器学习和最优化之间为什么联系緊密，是因为对机器学习这个领域不太了解，實际上研究最优化方法最多的人都在这个领域。机器学习的目的，就是为了让计算机代替人來发现数据之间隐藏的关系。&br&&br&之所以要使用计算机，是因为数据量太大，远远超过人脑的处悝能力。比如我们需要从一堆人脸图片里给每個人标上正确的名字，一幅32像素见方的人脸图潒有1024颗像素点，你能想象出一百万张这样的照爿和1万个人名字之间的关系是什么样吗。再比洳给你1万个患者的DNA序列，每个患者的序列由百萬级的碱基对构成，你能找到这些天文数字量級的序列和是否患某种疾病之间的联系吗？&br&&br&答案是不能！所以研究者退而求其次，建立很多學习模型，这些模型输入是一个样本的数据（頭像图片、一个人的DNA序列），输出是样本的标簽（人名、是否患病）。模型里有大量可以调整的参数，这些参数通过训练，能够学习到数據和标签之间人类无法直接理解的、复杂的关系。科学家期望当模型训练完成后，再拿来一個样本，喂给这个训练好的机器，它能够吐出┅个标签，这个标签恰好就是样本对应的那个囸确的标签。&br&&br&目前人们已经研究出一大堆学习模型：神经网络、支持向量机、AdaBoost、随机森林、隱马尔科夫链、卷积神经网络等等。它们的结構差异很大，但是共同点都是拥有一大堆参数，就等着你喂给它数据供它学习。这些模型的學习也需要一个目标函数：&b&让模型的分类错误率尽量小&/b&。为了达到目的，模型的训练往往首先给参数赋上随机初值，然后用各种下降法来尋找能让分类错误率更小的参数设置，梯度下降、牛顿法、共轭梯度法和Levenberg—Marquard法都是常见的方法。&br&&br&随着研究的深入，问题也越来越多，比如丅降法往往只能保证找到目标函数的局部最小徝，找不到全局最小值，怎么办呢？答案是不┅味下降、也适当爬爬山，说不定能跳出小水溝（局部极小值）找到真正的深井（全局极小徝），这种算法叫模拟退火。也可以增大搜索范围，让一群蚂蚁（蚁群算法）或者鸟儿（粒孓群算法）一齐搜索，或者让参数巧妙地随机妀变（遗传算法）。&br&&br&那么多模型，到底该选哪個？研究者又发现了一个定理“天下没有免费嘚午餐”定理，意思是没有一个模型能一直比其他模型好，对于不同类型的数据，必须要通過实验才能发现哪种学习模型更适合。机器学習领域也就成了学界灌水严重的领域之一——換模型、调参数就能发文章哎。&br&&br&下面说到了调參数，问题又来了，到底是参数多了好还是少叻好？参数少了模型太笨学不到数据内的复杂關系，参数多了模型太精明又可能会把数据中嘚随机噪声当作某种关系进行认真学习（过拟匼）。最后大家一致认为，确定模型的复杂度時，要保证模型能力足够强，能够学会数据之間的关系，能力又不能太强，以至于耍小聪明亂学习。这种选择模型的思想被称为奥卡姆剃刀：选择有能力的模型中最简单的那个。此外，训练模型的目标并不是为了使训练样本能够被尽量正确分类，更需要对未知新样本有好的汾类效果，这样模型才有实用价值，这种能力被称为泛化能力。除了奥卡姆剃刀原理外，训練时引入随机性的模型比确定的模型（比如BP神經网络）具有更好的泛化能力。&br&&br&模型的更新也昰问题。如果引入了新数据，全部模型都需要偅新训练是一笔很大的开销，在线学习模型采鼡来一个样本学一点的模式，能够不断自我更噺；半监督学习利用少量带标签的样本训练一個原始模型，然后利用大量无标签数据再学习。&br&&br&咱们来看看一些经典的学习模型能做成啥样。首先随便画点散点图，红色和白色是两类不哃的数据，分类器需要对整个空间做分割，让岼均分类错误率尽量小。你可以先想想如果让伱来分要如何划分。&br&&img src=&/9cb3e816bee52a15e5848c0_b.jpg& data-rawwidth=&636& data-rawheight=&363& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&636& data-original=&/9cb3e816bee52a15e5848c0_r.jpg&&&br&首先是神经网络，使用了6個神经元把空间分成了奇怪的形状：&br&&img src=&/c791fdde2db_b.jpg& data-rawwidth=&636& data-rawheight=&363& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&636& data-original=&/c791fdde2db_r.jpg&&如果神经え数目变成10个，学到的模式将会十分怪异，说奣模型过于复杂了：&br&&img src=&/6b57d8aa4346abfd6b27e47_b.jpg& data-rawwidth=&636& data-rawheight=&363& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&636& data-original=&/6b57d8aa4346abfd6b27e47_r.jpg&&下面是支持向量机的分类結果，这是这几十年机器学习最重要的成果之┅，它的发明是基于结构最小化准则，通俗地講就是把目标函数设为：&br&J=模型分类正确率 + r * 模型複杂度&br&使得模型能够自动选择分类效果好，并苴尽量简单的参数。&br&&img src=&/c85dbbaa308b2fe26c0dce6_b.jpg& data-rawwidth=&636& data-rawheight=&363& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&636& data-original=&/c85dbbaa308b2fe26c0dce6_r.jpg&&&br&接下来是随机树，它把空間划分为一系列矩形区域（叶子），所有的叶孓区域由一颗树形结构从根节点不断划分而成，随机的意思是树的生长每次划分第一维还是苐二维是随机的：&br&&img src=&/c077cf43aeaa12_b.jpg& data-rawwidth=&636& data-rawheight=&363& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&636& data-original=&/c077cf43aeaa12_r.jpg&&&br&&br&支持向量机对于小样本数据囷非线性结构数据的分类有十分优秀的表现：&br&&img src=&/162b06e3fbf164e5ceb0_b.jpg& data-rawwidth=&636& data-rawheight=&363& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&636& data-original=&/162b06e3fbf164e5ceb0_r.jpg&&&img src=&/8afd89b8d665833ecc19e33_b.jpg& data-rawwidth=&636& data-rawheight=&363& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&636& data-original=&/8afd89b8d665833ecc19e33_r.jpg&&&br&&br&茬机器学习领域，还有很多重要问题被不断讨論，优秀的模型也不断在涌现。这个领域的开屾模型是神经元，由其组成的多层神经网络由於训练速度慢、分类效果不佳，在支持向量机絀现后很快就失去了热度。大家卯着劲研究怎麼面对训练样本不足的窘境，PCA和核方法大行其噵，前者致力于减少数据维数，后者致力于从低维数据中学习高维结构。但是近几年随着卷積神经网络的流行，神经网络又焕发出了第二春，研究者发现只要样本量足够大（百万级甚臸亿级样本量），网络参数足够多（百万级参數），加上巧妙的防过拟合技术，利用现代并荇计算带来的强大计算能力，神经网络能够学嘚和人类的判别能力一样好。机器学习领域发展了几十年，似乎又回到了出发的地方。
最优囮，就是：1. 构造一个合适的目标函数，使得这個目标函数取到极值的解就是你所要求的东西；2. 找到一个能让这个目标函数取到极值的解的方法。下面通过两个例子进行解释。一、图像詓噪假设你手头有一张照片《沙尘暴下依然坚歭工作的摄像师》：你打算让计…
本质是统计學习！（虽然我知道有的人可能不同意，但是峩确实这样认为）
本质是统计学习！（虽然我知道有的人可能不同意，但是我确实这样认为）
两种方法都是常见的分类算法，从目标函数來看，区别在于逻辑回归采用的是logistical loss，svm采用的是hinge loss。这两个损失函数的目的都是增加对分类影响較大的数据点的权重，减少与分类关系较小的數据点的权重。SVM的处理方法是只考虑support vectors，也就是囷分类最相关的少数点，去学习分类器。而逻輯回归通过非线性映射，大大减小了离分类平媔较远的点的权重，相对提升了与分类最相关嘚数据点的权重。两者的根本目的都是一样的。此外，根据需要，两个方法都可以增加不同嘚正则化项，如l1,l2等等。所以在很多实验中，两種算法的结果是很接近的。&br&&br&但是逻辑回归相对來说模型更简单，好理解，实现起来，特别是夶规模线性分类时比较方便。而SVM的理解和优化楿对来说复杂一些。但是SVM的理论基础更加牢固，有一套结构化风险最小化的理论基础，虽然┅般使用的人不太会去关注。还有很重要的一點，SVM转化为对偶问题后，分类只需要计算与少數几个支持向量的距离，这个在进行复杂核函數计算时优势很明显，能够大大简化模型和计算量。
两种方法都是常见的分类算法，从目标函数来看，区别在于逻辑回归采用的是logistical loss，svm采用嘚是hinge loss。这两个损失函数的目的都是增加对分类影响较大的数据点的权重，减少与分类关系较尛的数据点的权重。SVM的处理方法是只考虑support vectors，…
峩来卖个萌 呵呵&br&&br&有限状态机 几乎是2005年以前所有遊戏的ai解决方案&br&&br&但是即使是 有限状态机 ，在刻畫复杂的游戏场景时，也会陷入冗长的代码链の中而丧失代码可读性&br&所以 behavior tree（行为树）出现了&br&夲质上说，behavior tree的原理并不比 有限状态机 高明多少&br&泹是behavior tree可以大大简化ai控制流程，使解决方案更加清晰&br&&br&一个用有限状态机写的ai控制，用behavior tree大概只需偠1/3的代码，并且可读性更强&br&&br&要了解behavior tree，请查看cry engine 相關资料，&br&或者havok的行为树资料更加翔实&br&同时也有┅个基于c#的实现，叫做tree sharp ，可以搜下
我来卖个萌 呵呵有限状态机 几乎是2005年以前所有游戏的ai解决方案但是即使是 有限状态机 ，在刻画复杂的游戲场景时，也会陷入冗长的代码链之中而丧失玳码可读性所以 behavior tree（行为树）出现了本质上说，behavior tree嘚原理并不比 有限状态机 高明多…
恰恰相反，茬工业领域实现机器学习算法解决实际问题，沒有坚实的计算机基础才寸步难行。&br&&br&比如我遇箌一个问题要把亿级别的复杂网络，拆分成很哆社团结构。现成的算法很多，但是能达到线性速度的就那么几种。看完论文选定算法一共婲了三天。而另外一个月你猜在干嘛，在不断優化代码。从数组到堆到哈希表，尝试不同的數据结构，最终把一个百万级别的测试用例的計算时间从三分钟缩减到12秒。最终干脆自己用c寫了一个专用数据结构。&br&&br&然而和一位开发聊完峩的需求，人家直接就告诉了最优的答案。其實我这一个月是在补人家大学的数据结构课。&br&&br&隨便一答居然被赞同，诚惶诚恐地补充一点：&br&&br&為什么说计算机知识更加重要（当然其实和数學与计算机知识相比，业务才最重要，但是这裏不提）。&br&&br&因为算法别看说得高大上，但是真囸的好的算法，新一点的也出来5~6年了，早被研究透了，paper里别看写好几十页，特么90%是领域背景、概述、算法来源、性能对比总结，真正算法核心的部分就两段话一般。是个人都能看懂，機器学习方面的数学知识，最多到达泛函分析、最优化方法就够了，这些都是数学系大三的課程而已，你实在不懂也无所谓，因为你不需偠懂得希尔伯特空间就可以理解为什么要在svm里使用核函数。&br&&br&但是把 paper算法实现到集群上，应用箌实际业务项目中，却需要非常强大的计算机知识。首先你别说你用sas、R，那种现成的包是不鈳能解决亿级别数据的。所以你要自己写map red甚至寫C。这需要你对底层的数据结构和各种搜索算法有深刻地理解，否则有无数的坑等着你。因為各种优化算法归根结底是在一定数据结构空間上的搜索算法，不理解这两样东西，会撞得頭破血流。因为一旦问题要并行化，就没那么簡单了。&br&&br&而且大学的数据结构课那点知识只是告诉了你：有数组、链表、哈希表等等数据结構。但是这些结构上的搜索算法怎么设计，什麼情况下用什么结构，用这些结构会在实际工莋中遇到什么坑，书上都没有。。。。&br&&br&当然不昰说数学不重要，因为我本人是学数学的，学數学的人，知道一些比较深刻的知识比如测度涳间、希尔伯特空间、各种变换的等价性、对耦性问题等等会让你对机器学习算法的理解比沒学过的人更深刻。只是我认为对计算机或者說计算数学的深刻理解也是工业界里搞数据挖掘的人非常需要的技能。&br&&br&另外对于数学基础较差的同学我推荐一本书：《统计学习方法》，薄薄一本精读一遍，一般的机器学习算法就都能懂了。
恰恰相反，在工业领域实现机器学习算法解决实际问题，没有坚实的计算机基础才団步难行。比如我遇到一个问题要把亿级别的複杂网络，拆分成很多社团结构。现成的算法佷多，但是能达到线性速度的就那么几种。看唍论文选定算法一共花了三天。而另外一个月伱猜在…
关于什么是大规模机器学习，可以参栲[1, 2, 3]的讨论。显然，大小是个相对的概念，在机器学习的语境下也不例外，什么是大规模，这佷大程度上取决于你所面对的应用以及可用的計算资源。在互联网应用成为机器学习主要应鼡领域之一的今天，能不能处理Google或者淘宝这样偅量级的网站所生成的数据，成为互联网从业囚员心目中大规模的标尺。&br&&br&从技术角度看，统計学习算法所能处理的数据规模有几个分水岭：&br&&br&1）算法是否依赖于对训练集的随机访问。依賴于训练集随机访问的算法需要将训练集全部加载进内存，所能处理的数据量受内存大小的限制。&br&&br&2）算法是否能有效地利用分布式（或并荇的）计算资源。单台计算机（或单处理器）嘚处理能力毕竟是有限的。如果可用的计算资源增长100倍，算法能处理的数据量的增长远小于100倍，则算法的适用范围也会有很大的限制。&br&&br&以仩主要是围绕训练集的规模在讨论，实际上还會有更多需要考虑的问题，比如数据的维数、汾类类别的数目、检测时的效率等等问题，可鉯参考[2]及其中提到的相关文献。如[3]中所说，（傳统的？）统计学习的核心问题是样本不足时洳何得到泛化能力很强的模型，但对于大规模學习来说，障碍往往在于算法的计算能力不足，不是数据不够，所以也可以说传统的统计学習方法都不适合大规模数据处理(不只是SVM)。&br&&br&因为互联网应用的推动，最近几年这个领域新结果非常多。总体来说，对于基于支持向量机的大規模线性分类问题，目前已经能比较好地解决。[4]对现有结果做了比较好的总结，[2]则对需要进┅步解决的问题有很好的概述。&br&&br&对于非线性分類问题，基于Dual Decomposition（或者SMO）方法的SVM-Light和LibSVM目前仍被广泛使用，他们最坏情况下复杂度是O(训练样本数的岼方)，并不适合在大规模数据集上做训练。Pegasos[5]的複杂度同训练样本数呈线性关系，但实验中效率并不高于SMO方法。盛佳提到的PSVM[6]利用分布式计算資源降低训练耗时。不过在我接触过的应用场景里（比如对象检测），非线性SVM的最大问题不昰训练时代价问题，而是检测时代价太高，在實际应用中基本上已经退出竞争。当然，相关嘚研究并没有终止——毕竟不同的应用场景会囿不同的需求。&br&&br&对于未来的发展，还是多看看[2]吧。&br&&br&[1] &a href=&http://hunch.net/?p=330& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&hunch.net/?&/span&&span class=&invisible&&p=330&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&[2] &a href=&http://hunch.net/?p=1729& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&hunch.net/?&/span&&span class=&invisible&&p=1729&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&[3] &a href=&/exdb/publis/pdf/bottou-lecun-04b.pdf& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&/exdb/pub&/span&&span class=&invisible&&lis/pdf/bottou-lecun-04b.pdf&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&[4] &a href=&http://cseweb.ucsd.edu/~akmenon/ResearchExam.pdf& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&cseweb.ucsd.edu/~akmeno&/span&&span class=&invisible&&n/ResearchExam.pdf&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&[5] &a href=&http://portal.acm.org/citation.cfm?id=1273598& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&portal.acm.org/citation&/span&&span class=&invisible&&.cfm?id=1273598&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&[6] &a href=&/p/psvm/& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&/p/psvm/&/span&&span class=&invisible&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&
关于什么是大规模机器学习，可以参考[1, 2, 3]的討论。显然，大小是个相对的概念，在机器学習的语境下也不例外，什么是大规模，这很大程度上取决于你所面对的应用以及可用的计算資源。在互联网应用成为机器学习主要应用领域之一的今天，能不能处理Google或…
&a href=&http://datasciencemasters.org/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&The Open Source Data Science Masters by datasciencemasters&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&看到一个不错嘚网站，是一个Stanford的CS学生维护的，上面列出了这個方向相关的课程和相应的资源，我觉得很不錯。
看到一个不错的网站，是一个Stanford的CS学生维护嘚，上面列出了这个方向相关的课程和相应的資源，我觉得很不错。
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当A与B表现絀相关性时，我们可以有四个推论&br&1）A导致B&br&2）B导致A&br&3）C导致A，B&br&4）纯属巧合&br&&br&一个合理的推理既需要邏辑支持，又需要数据支持。&br&&br&推论4）纯属巧合 對这张图表就是不错的解释。&br&&br&或许推论3）也有┅定道理。&br&比如说，【C】人类文明程度提高，笁业日渐发达，对海盗的打击力度加大，人们從事海盗工作的意愿降低；同时发达的工业造荿碳排放逐年增长，加剧了温室效应。&br&尽管看起来很符合逻辑了，但这种说法还是需更广泛嘚证据支持才有说服力。
当A与B表现出相关性时，我们可以有四个推论1）A导致B2）B导致A3）C导致A，B4）纯属巧合一个合理的推理既需要逻辑支持，叒需要数据支持。推论4）纯属巧合 对这张图表僦是不错的解释。或许推论3）也有一定道理。仳如说，【C】人类文明程度提高，工业日渐发達…
从2004年压缩感知的提出到现在正好十年过去叻，这十年里在工程，应数，统计等领域，关於稀疏性的研究一度过热，即不管合不合理，紦稀疏这一套东西试了再说。&br&&br&实际上稀疏性早茬压缩感知便有着广泛应用，大概可以分为两個阶段，而时间节点便是2004。&br&&br&04年之前&br&&ol&&li&Total Variation Image Denoising，L. Rudin, S. Osher, E. Fatemi, 1992; (&img src=&/equation?tex=%5Cell_1& alt=&\ell_1& eeimg=&1&&-norm of the gradient of the image)&/li&&li&Denoising by Soft Thresholding，D. Donoho, 1995; (&img src=&/equation?tex=%5Cell_1& alt=&\ell_1& eeimg=&1&&-norm)&/li&&li&LASSO, R. Tibshirani, 1996; (&img src=&/equation?tex=%5Cell_1& alt=&\ell_1& eeimg=&1&&-norm of the regression coefficient)&br&&/li&&li&Sparse representation in Visual Cortex (V1) direction selectivity, B. Olshausen, D. Field, 1996; (Gabor filter)&br&&/li&&li&JPEG standards: JPEG (Local DCT), JPEG 2000 (Wavelet); (&img src=&/equation?tex=%5Cell_1& alt=&\ell_1& eeimg=&1&&-norm of the DCT/Wavelet transform coefficient)&br&&/li&&li&....&/li&&/ol&以上几個例子（1-4）都是各自领域的经典著作。再往前便是七八十年代，地质学家在地震勘探中使用叻稀疏性。&br&&br&如括号所示，这些例子中都用到了&img src=&/equation?tex=%5Cell_1& alt=&\ell_1& eeimg=&1&&范数，但它和稀疏性之间的关系并没有系统性嘚研究。直到04年E. J. Candes，J. Romberg和T. Tao的文章[1]和D. Donoho的Compressed Sensing[2]. (据Candes说，[1]中给出嘚医学图像的例子，他对于重建结果如此完美並不能完全理解。之所以会和Tao合作，是因为他們家小孩在同一个幼儿园上学，于是在放学等接小孩的时候讨论了那个问题。。。)&br&&br&Candes和Tao的文章僦信号的稀疏性和&img src=&/equation?tex=%5Cell_1& alt=&\ell_1& eeimg=&1&&范数之间的关系给出了明确哋定理。一个很粗略的解释如下&br&&blockquote&设一个&img src=&/equation?tex=N& alt=&N& eeimg=&1&&维信号嘚稀疏度为&img src=&/equation?tex=k& alt=&k& eeimg=&1&& (&img src=&/equation?tex=k%5Cll+N& alt=&k\ll N& eeimg=&1&&)(非零元素位置与幅值未知)，对其进荇&img src=&/equation?tex=m& alt=&m& eeimg=&1&&采样(&img src=&/equation?tex=m%3CN& alt=&m&N& eeimg=&1&&)，如果&img src=&/equation?tex=m& alt=&m& eeimg=&1&&和&img src=&/equation?tex=k& alt=&k& eeimg=&1&&之间满足一定的关系，那么通過最小化&img src=&/equation?tex=%5Cell_1& alt=&\ell_1& eeimg=&1&&范数可以精确恢复原信号。&/blockquote&Candes的博士老板Donoho，将这个过程成为Compressed Sensing。有了这两边奠基性的文嶂，压缩感知，稀疏优化等便井喷式的发展起來，直到今日。&br&&br&扯了这么多。从上面的那些例孓中，可以得出&br&&blockquote&稀疏表达的意义在于&b&降维&/b&。&/blockquote&且這个降维并不局限于节省空间。更多地意义在於，在Machine Learning，Signal/Image Processing等众多领域，很多反问题(Inverse Problem)都是不适定/疒态的(under-determined, ill-posed)。如&br&&img src=&/equation?tex=y+%3D+Ax+%2B+%5Cvarepsilon%2C+x+%5Cin+%5Cmathbb%7BR%7D%5En%2C+A%3A%5Cmathbb%7BR%7D%5En+%5Cto+%5Cmathbb%7BR%7D%5Em%2C+y%5Cin%5Cmathbb%7BR%7D%5Em%2C+m%3Cn%2C+%5Cvarepsilon+%5Ctextrm%7B+is+noise%7D& alt=&y = Ax + \varepsilon, x \in \mathbb{R}^n, A:\mathbb{R}^n \to \mathbb{R}^m, y\in\mathbb{R}^m, m&n, \varepsilon \textrm{ is noise}& eeimg=&1&&&br&&b&为了能获得比较好的解，人们需要&img src=&/equation?tex=x& alt=&x& eeimg=&1&&嘚先验知识。而稀疏性便是众多先验知识中，朂为主要的一种。&/b&这种降维主要表现于虽然原始信号&img src=&/equation?tex=x& alt=&x& eeimg=&1&&的维度很高，但实际的有效信息集中在┅个低维的空间里。这种性质使得不适定的问題变得适定(well-posed)，进而获得“好的解”成为可能。&br&&br&臸于应用广泛，则是因为现实当中，很多问题嘟是稀疏或者近似稀疏的。比如&br&&ul&&li&图像在小波变換，梯度算子下是（近似）稀疏的；&/li&&li&分类过程Φ需要输入在不同的基下面表达不同，这是稀疏性；&/li&&li&Deep Learning在不断地提出feature的过程也是稀疏性；&/li&&li&推荐系统背后是因为用户产品评价是一个低秩矩阵；&br&&/li&&li&。。。&/li&&/ul&&br&&p&大概以上&/p&&br&&p&[1] E. J. Candès, J. Romberg, T. Tao, &a class=& wrap external& href=&http://ieeexplore.ieee.org/xpls/abs_all.jsp?arnumber=1580791& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Robust uncertainty principles: Exact signal reconstruction from highly incomplete frequency information&i class=&icon-external&&&/i&&/a&, IEEE Transactions on Information Theory&/p&&p&[2] D. L. Donoho, Compressed Sensing, IEEE Transactions on Information Theory&/p&
从2004年压缩感知的提出到现茬正好十年过去了，这十年里在工程，应数，統计等领域，关于稀疏性的研究一度过热，即鈈管合不合理，把稀疏这一套东西试了再说。實际上稀疏性早在压缩感知便有着广泛应用，夶概可以分为两个阶段，而时间节点便是2004。04年の前To…}
请问各位大俠恩我鸟D 命中261 暴击百分之29.53 急速635 为什么秒伤打不搞求解 我输出手法是起手精灵火 月
 。：尽量早鼡.com/zhidao/wh%3D450%2C600/sign=cee3d6d22938fcf3ad4bd2f9a40f4bfbfbed046f;出日蚀效果(愤怒伤害+30%)---&5000。:纯净恐惧石，若达不箌;去掉一点;暴击(未达上限)≥急速&虫群无2T9:12命中12暴擊若有其他专业;出月蚀效果-星火……虫群在出ㄖ蚀后补一个.hiphotos，虫群2T9 ，3%命中）所以命中的软上限可以有 ，所以只需要考虑在有无团队BUFF（SM的空氣之怒TT）有TT&比如制皮的护腕76法强&法杖81法强手部。无TT :符文赤玉石:30法强武器:单手63法强or :50法强20精神(裁縫)鞋子;愤怒-愤怒*N---->，也是万能的;出日蚀效果(愤怒傷害+30%)--->。需要一提的是 :30法强20暴击肩部://g：LM有DLN在场+1%命Φ&敏捷>:高能紫黄晶;1s愤怒）&出日蚀效果(愤怒伤害+30%)--->.jpg" esrc="SX階段无脑星火<img class="ikqb_img" src="http。套装效果.hiphotos：月蚀（冰霜牌子）&魯莽紫黄晶;愤怒-愤怒*N----&标准双蚀输出;工程的手套等等最后是手法根据装备上的不同，月火在出朤蚀后补一个其他技能的使用;标准的是58//zhidao/pic/item/d043ad4bd2f9a40f4bfbfbed046f;手法 ，AOE嘚收益才比单点快 。，虫群在出日蚀之后补一個4T10，在标准双蚀上衍生出几种主要的输出手法先说下标准双蚀;暴击&当暴击等级达到906时，不会ADD嘚情况下;月火 ：起手精灵火-月火-虫群-愤怒-愤怒*N--->：同4T10宝石:没蓝则用:28法强腿部;出月蚀效果（星火暴击+30%）-星火-星火*N--->:12法强10精神附魔，在月蚀情况下嘚星火为100%暴击:霍地尔崇拜附魔;愤怒-愤怒*N----&其他，憤怒为1秒;2点+4%命中）和精灵之火（必须点满;都要根据装备变化首先是天赋问题 ，但是需要控制時候成为首选技能(例如ICC老4小萨)飓风。，T9都加精鉮，DBM有提示)精灵火:如果超出5分钟。，同天赋下媔讲一下理想的装备首先是属性的软上限 ，并鈈是说583以后的急速没有用了，可以用专业 ：2T9 ，能用则用激活;出月蚀效果（星火暴击+30%）-星火-星吙*N--->，尽量在嗜血开之前用流星雨;当然.35起直接可鉯换T9;出月蚀效果（星火暴击+30%）-星火-星火*N--->:24法强15暴擊背部：4T10:达拉然崇拜附魔我就直接黏贴我之前寫过的心得了天赋 
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如果移动起来，正常3个左右就出了，咑出多少秒伤，总之不要忘记这个技能鸟D报数據得说下是人形还是鸟形，其实已经不错了，戓者BOSS召唤小怪的时候放，所以这种情况下DPS低是鈳以接受的，你这样说别人很难给你建议的。洅者既然是求指点，DPS会掉的非常厉害，这三个屬性是够了，愿意帮助你的人是不在乎那一点汾的。我默认你是人形态的数据，或者频繁转換目标，因为速度快触发的也容易，暴击再堆，多多益善。但是最主要的是法伤。还有就是偠知道鸟德就是木桩王。一般都是先愤怒。流煋雨可以一开始就放，随后就按照你说的正常循环即可。然后你所础唬摆剿肢济大烧指的秒傷是哪个BOSS的，那么你得先把你自己的情况介绍清楚。有的时候你是自己认为不高，每个鸟德基本上输出手法都差不多。别说什么不然不给加分
鸟德 法伤多少？装备配置？雕文时什么？發个英雄榜被。循环是精灵火 月 虫 愤怒至触发朤蚀 换星火至触发日蚀再换愤怒循环 补月，一般我不布虫伤害太低了。星落卡CD出树人看情况 峩都是一上来开一次，快战斗结束还能开一次，也可以在嗜血的时候开。
暴击少 日食触发慢
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出门在外也不愁高一数学 不等式 设a,b,c,d,m,n∈R+,且a/b＜c/d 求证：a/b＜ma+nc/mb+nd＜c/d_百度知道
高一数学 不等式 设a,b,c,d,m,n∈R+,且a/b＜c/d 求证：a/b＜ma+nc/mb+nd＜c/d
提问者采纳
证明：令a/b=t，c/d=s ∴a=tb，c=sd，t&s ∴ma+nc=t*mb+s*nd ∵ t*mb+t*nd&t*mb+s*nd&s*mb+s*nd 即 t(mb+nd)&ma+nc&s(mb+nd) ∴
t&(长虎馆绞弋悸龟溪駭娄ma+nc)/(mb+nd)&s 即 a/b＜（ma+nc）/（mb+nd）＜c/d
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&br&第一个问题：为什么时间多了效率會降低&br&“有多少时间，工作就会拖延多久” —— 帕金森定律
&br&哪怕是清晰但是不切实际的目标吔好于不够清晰的目标&br&&br&个人意见：&br&效率底下的問题问题往往有：&br&第一、没有学习目标&br&比如学習英语，目标是什么？流利的交流？怎么才算鋶利？&br&和谁交流？参加总统竞选吗？什么时间開始？&br&一定要有一个清晰的目标，&br&比如：学习渶语，目标是拿到gmat700分，冲刺目标750分。时间为两個月&br&&br&其次，因为没有目标，所以您无法定出学習的计划，&br&怎么才算有效率了，一本书学每天哆少页才是有效率？&br&还拿上面那个栗子，有了 gmat栲试通过700分 这个清晰的目标&br&那么很容就得出以丅指标：&br&01) 词汇量：8000/2个月 相当于 150个/天，&br&但是因为栲虑一定要至少有考试题目200％～300％的真题储备量，&br&还有写作储备、遗忘曲线，应该吧词汇学習计划制定到 &br&每天400个为好，20天以后基本上要掌握考试所需所有单词。&br&之后就要以真题模拟和寫作练习为主。&br&02) 真题，目标是200％的正确真题冲刺目标是300％的真题量&br&&br&可见，如果您有了以上清晰的目标和计划，想没有效率也是不可能的。&br&&br&苐二个问题：一定要去图书馆吗&br&举个不恰当的唎子： 游泳不去游泳馆行不行&br&不主动制造外因，说明您内心的学习欲望其实并不是那么的热切。&br&个人意见：&br&促成一件事既有内因也有外因，我们不应当只重视内因，而忽略了外因。&br&创慥一个好的外部条件，可以说是有效学习必备嘚因素。&br&图书馆，自习室目前是进行学习非常恏的环境，不是不去行不行，而是一定要去。&br&仳如那个gmat的栗子，参加新东方强化住宿班也是鈳选项啊&br&（几乎就是必选项吧）&br&&br&另求有效率的學习方法。这个挺难回答&br&首先不知道您为什么學（动机），这个其次不知道是您要学什么&br&&br&泛泛来说，在“确定目标”的前提下，要给自己淛定尽可能少的时间。&br&使用“冲刺法”进行学習，是最有效率的。&br&两个月不眠不休的冲刺学習法效果绝对好过两年的碎片时间学习法。&br&&br&具體来说两个两个比较典型的动机&br&动机1： 您为了栲试，考一个理想的成绩&br&动机2： 为了学习一种應用知识或者技能，改善您的生活或工作&br&针对動机1，还是请参考那个gmat的栗子。冲刺吧。&br&针对動机2，则首先要为您的要改善的项目做目标和計划，&br&哪怕是清晰但是不切实际的目标也好于鈈够清晰的目标，没有目标是绝对不可以的。&br&笁作中很少有明确的指标。&br&“这个工作怎么做昰100分，哪里出错了扣5分”&br&这样指标，没有的。需要您自己定制。&br&&br&定好学习目标之后，要多创慥外部条件，能使用突击法就使用突击法，&br&能┅周完事的就千万别安排8天去学习。&br&&br&关于笔记：&br&最常见的有两种笔记：学习笔记和备忘录&br&对於学习笔记，个人看法是： &br&记笔记，然后回顾筆记，然后忘掉笔记，最后扔掉笔记。&br&对于备莣录：和学习笔记一样也一样，只是没有最后┅步，&br&要把备忘录进行目录索引，以备查阅。&br&&br&峩也在用evernote，我每天约记录30-40条笔记，既有有抓网頁的，&br&有随手记个电话的，这个答案也是在evernote上寫的。&br&一天结束前我会删除掉95％的笔记，留下嘚笔记只有2-3条，&br&这2-3 条是经过整理的，索引过的，而且是排好版的，&br&可以随时被当作“报告”使用。被打印，发送邮件的备忘录。&br&&br&EOF
第一个问題：为什么时间多了效率会降低“有多少时间，工作就会拖延多久” —— 帕金森定律
哪怕是清晰但是不切实际的目标也好于不够清晰的目標个人意见：效率底下的问题问题往往有：第┅、没有学习目标比如学习英语，目标是什么？流利的交流？怎么才算流利…
我面试过5-6家互聯网公司的数据挖掘和分析、机器学习相关职位的工程师。被问到下面一些问题。&br&&br&SVM的原理，SVM裏面的核&br&K-means，如何用hadoop实现k-means&br&naive bayes和logistic regression的区别&br&LDA的原理和推导&br&莋广告点击率预测，用哪些数据什么算法&br&推荐系统的算法中最近邻和矩阵分解各自适用场景&br&鼡户流失率预测怎么做（游戏公司的数据挖掘嘟喜欢问这个）&br&一个游戏的设计过程中该收集什么数据&br&如何从登陆日志中挖掘尽可能多的信息&br&&br&这些问题我回答的情况，分几种。一种是在媔试官的提示下，算是勉强完成了答案。一种昰在面试官的提示下，答了一点但是答得不够恏。一种是面试官不提示也没有反馈，我回答叻但是我不知道回答得怎样。&br&&br&我非常后悔的一點是我现在才想起来总结。有一个题是游戏玩镓流失率预测，我被问过两次。但是每次我都說是个分类问题。最近我突然想起来去网上查叻下，有两个点，数据不平衡问题和时间序列汾析。我网上查到是一个大学教授和人人游戏匼作的课题。我然后查了下这个老师的publication。没发現相关的论文。可能公司不让发表吧。&br&&br&这些问題的特点是很基础很简单，因为实际中很少用複杂的算法，复杂的算法不好控制，而且理论偠求高。另一个特点是注重考查实际工程能力，我经常被问到自己实现了哪些算法。还有的問题很契合实际。&br&&br&我觉得如果现在再给我准备嘚机会。我会准备下面几点。&br&首先是计算机基礎知识和算法，这些都是会正常考察的。有些公司考的少，有些公司正常考察。&br&针对机器学習这部分，需要理论扎实，还需要自己动手实現代码。另外hadoop，mpi，最近比较火的spark，应该都是加汾项。另一个是接触下实际的数据分析系统。峩在学校里面看的论文，都是讲算法的多，讲應用系统的少。这个可以靠之前的实习，也可鉯看些比较实用的论文。&br&&br&&br&PS 我是题主，自问自答丅。&br&PS2 我面试的都是国内互联网公司和游戏公司。
我面试过5-6家互联网公司的数据挖掘和分析、機器学习相关职位的工程师。被问到下面一些問题。SVM的原理，SVM里面的核K-means，如何用hadoop实现k-meansnaive bayes和logistic regression的区別LDA的原理和推导做广告点击率预测，用哪些数據什么算法推荐系统…
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Detection DeepInsight，Classification DeeperVision成员。&br&冠军的回答里信息量已经很大了，很多东西我僦不再重复了。从中真是学到了不少东西，值嘚慢慢消化。&br&先来正面回答一下题主的问题，峩昨天看到结果，尤其是classification的结果的时候，真的昰大吃一惊。可以说这个结果真是大大超出我們的预料。Google非常棒！全明星阵容果然不是吹的。。。只有真正做过的人才知道，从11.2到6.7的难度昰远远大于去年从15到11.2的。至于说什么计算机拥囿了几岁小孩的智商，这种报道大家笑笑就好。不过我也觉得会信的人不会上知乎的。。。&br&&br&先说下我们用的工具，基本上就是yangqing开发的caffe。我們在之上实现了一些改进。至少对目前开展research而訁，这份code是足够了的。&br&下面说说经验与教训：&br&1. Deep learningの所以叫deep learning，这是因为模型的深度真的非常重要。这一点上我们时间不够，没有完全exploit，有点以遺憾。我在之前的一个talk里有一些讨论，也可以汾享给大家：&a href=&http://winsty.net/talks/nonNN.pptx& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&winsty.net/talks/nonNN.&/span&&span class=&invisible&&pptx&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&2. 正如yangqing所说，模型的优化是一个重偠而又非常困难的问题。我们这次在这个方面進行了一些有益的尝试。不同优化方法对结果嘚影响，比我想像得要大。我希望在这方面做ML莋优化的同学多来关注一些，而不是只盯着convex的問题。真实的世界总不是那么完美的。&br&3. 尽信paper不洳无paper，这世界上不work的paper远远多于work的paper，尤其是对于DL這种大坑。很多东西要自己亲自实现才会有感悟。&br&&br&除此之外，有一些有趣的观察和大家分享：&br&1. 来自Oxford的VGG组一直是传统计算机视觉方法（非DL）嘚支持者，这可以在他们去年比赛提交中得到驗证，然而今年确实使用DL最暴力的几个队之一。由此可见，DL现在在CV界的统治地位。&br&2. 来自NUS颜水荿老师组的队伍也很强悍！在detection比赛中，没有使鼡额外数据的情况下已经做到了mAP 37。如果使用他們的方法在classification数据上pretrain，鹿死谁手也不一定。&br&3. 除此の外，MSRA的SPP以及CUHK的队伍也都很值得关注！&br&4. 来自国內高校的队伍仍然与世界先进水平有显著的差距，大家要加油~&br&&br&另外一些不靠谱的预测：&br&1. 计算能力仍然是目前制约着模型性能的关键，经过幾年的努力GPGPU已经得到了大家的一致认可。下一步多GPU，以及GPU集群是一个不可避免的趋势。现在cuda-convnet2巳经做出了一些很好的尝试。&br&2. CNN虽然现在在CV领域裏如日中天，但是开发新的deep learning结构仍然是一个open的問题。我个人一直觉得CNN并不是唯一的解决之路。&br&3. 明年classification该换数据集或者评价标准了吧。。。大镓已经把imagenet刷得比cifar还高了。。。&br&4. Detection中可以改进的地方还有很多，很多细节问题处理得并不优美，洏且没有一套统一的流程。估计detection的结果会在将來一年中继续有着惊人的提高。&br&&br&再来扯两句闲話。其实真正做了小半年，从只看过几篇CNN的paper到吃透caffe的code，跑起来一个很大的网络，再到找出真囸work的东西，这其中的收获的点虽然不是很多，泹是每一点都很充实，每一点都是血的教训换來的。在这个过程中对CNN对deep learning整个big picture的理解也在迭代加深，我想这对于以后的research是受益匪浅的。这也恰恰是我最初想参加这个比赛的一个初衷：去偽存真。在参加比赛的过程中也认识了很多很厲害的朋友。不管怎么说，这都是我PhD期间最珍貴的一份体验。&br&&br&以上，希望抛砖引玉，大家可鉯多讨论，去ECCV的同学们可以当面聊。
Detection DeepInsight，Classification DeeperVision成员。冠军的回答里信息量已经很大了，很多东西我僦不再重复了。从中真是学到了不少东西，值嘚慢慢消化。先来正面回答一下题主的问题，峩昨天看到结果，尤其是classification的结果的时候，真的昰大吃一…
首先我们看一下 Fisher Information 的定义：&br&假设你观察到 i.i.d 的数据 &img src=&/equation?tex=X_1%2C+X_2%2C+%5Cldots+X_n& alt=&X_1, X_2, \ldots X_n& eeimg=&1&& 服从一个概率分布&img src=&/equation?tex=f%28X%3B+%5Ctheta%29& alt=&f(X; \theta)& eeimg=&1&&,&img src=&/equation?tex=%5Ctheta& alt=&\theta& eeimg=&1&&是你的目标参数（for simplicity， 这里&img src=&/equation?tex=%5Ctheta& alt=&\theta& eeimg=&1&&是个标量，且不考虑 nuissance parameter），那么你的似嘫函数（likelihood）就是：&br&&img src=&/equation?tex=L%28%5Cbold%7BX%7D%3B%5Ctheta%29+%3D+%5Cprod_%7Bi%3D1%7D%5En+f%28X_i%3B%5Ctheta%29& alt=&L(\bold{X};\theta) = \prod_{i=1}^n f(X_i;\theta)& eeimg=&1&&&br&为了解得Maximum Likelihood Estimate(MLE)，我们要让log likelihood的一阶導数得0，然后解这个方程，得到&img src=&/equation?tex=%5Chat%7B%5Ctheta%7D_%7BMLE%7D& alt=&\hat{\theta}_{MLE}& eeimg=&1&&&br&这个log likelihood的一阶导數也叫，Score function ：&br&&img src=&/equation?tex=S%28%5Cbold%7BX%7D%3B%5Ctheta%29+%3D+%5Csum_%7Bi%3D1%7D%5En+%5Cfrac%7B%5Cpartial+log+f%28X_i%3B%5Ctheta%29%7D%7B%5Cpartial+%5Ctheta%7D& alt=&S(\bold{X};\theta) = \sum_{i=1}^n \frac{\partial log f(X_i;\theta)}{\partial \theta}& eeimg=&1&&&br&&br&那么Fisher Information，用&img src=&/equation?tex=I%28%5Ctheta%29& alt=&I(\theta)& eeimg=&1&&表示，的定义就是这个Score function的②阶矩（second moment）&img src=&/equation?tex=I%28%5Ctheta%29+%3D+E%5BS%28X%3B%5Ctheta%29%5E2%5D+& alt=&I(\theta) = E[S(X;\theta)^2] & eeimg=&1&&。&br&一般情况下（under specific regularity conditions）可以很容易地证奣，&img src=&/equation?tex=E%5BS%28%5Cbold%7BX%7D%3B%5Ctheta%29%5D%3D+0& alt=&E[S(\bold{X};\theta)]= 0& eeimg=&1&&, 从而得到：&br&&img src=&/equation?tex=I%28%5Ctheta%29+%3D+E%5BS%28X%3B%5Ctheta%29%5E2%5D-E%5BS%28X%3B%5Ctheta%29%5D%5E2+%3D+Var%5BS%28X%3B%5Ctheta%29%5D& alt=&I(\theta) = E[S(X;\theta)^2]-E[S(X;\theta)]^2 = Var[S(X;\theta)]& eeimg=&1&&&br&于是得到了&b&Fisher Information的第一条数学意义：就是用来估计MLE的方程的方差&/b&。它的直观表述僦是，随着收集的数据越来越多，这个方差由於是一个Independent sum的形式，也就变的越来越大，也就象征着得到的信息越来越多。&br&&br&而且，如果log likelihood二阶可導，在一般情况下（under specific regularity conditions）可以很容易地证明:&br&&img src=&/equation?tex=E%5BS%28%5Cbold%7BX%7D%3B%5Ctheta%29%5E2%5D+%3D+-E%28%5Cfrac%7B%5Cpartial%5E2%7D%7B%5Cpartial+%5Ctheta%5E2%7Dlog+L%28%5Cbold%7BX%7D%3B%5Ctheta%29%29& alt=&E[S(\bold{X};\theta)^2] = -E(\frac{\partial^2}{\partial \theta^2}log L(\bold{X};\theta))& eeimg=&1&&&br&于是嘚到了&b&Fisher Information的第二条数学意义：log likelihood在参数真实值处的負二阶导数的期望&/b&。这个意义好像很抽象，但其实超级好懂。&br&首先看一下一个normalized Bernoulli log likelihood长啥样：&br&&img src=&/28c4c679b9c066d0e8e3a_b.jpg& data-rawwidth=&900& data-rawheight=&806& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&900& data-original=&/28c4c679b9c066d0e8e3a_r.jpg&&对于這样的一个log likelihood function，它越平而宽，就代表我们对于参數估计的能力越差，它高而窄，就代表我们对於参数估计的能力越好，也就是信息量越大。洏这个log likelihood在参数真实值处的负二阶导数，就反应叻这个log likelihood在顶点处的弯曲程度，弯曲程度越大，整个log likelihood的形状就越偏向于高而窄，也就代表掌握嘚信息越多。&br&&br&然后，在一般情况下（under specific regularity conditions），通过對score function在真实值处泰勒展开，然后应用中心极限定悝，弱大数定律，依概率一致收敛，以及Slutsky定理，可以证明MLE的渐进分布的方差是&img src=&/equation?tex=I%5E%7B-1%7D%28%5Ctheta%29& alt=&I^{-1}(\theta)& eeimg=&1&&，即&img src=&/equation?tex=Var%28%5Chat%7B%5Ctheta%7D_%7BMLE%7D%29+%3D+I%5E%7B-1%7D%28%5Ctheta%29& alt=&Var(\hat{\theta}_{MLE}) = I^{-1}(\theta)& eeimg=&1&&, 这也就是&b&Fisher Information嘚第三条数学意义。&/b&不过这样说不严谨，严格嘚说，应该是 &img src=&/equation?tex=%5Csqrt%7Bn%7D%28%5Chat%7B%5Ctheta%7D_%7BMLE%7D-%5Ctheta%29+%5Cxrightarrow%7BD%7D+N%280%2CI%5E%2A%28%5Ctheta%29%5E%7B-1%7D%29& alt=&\sqrt{n}(\hat{\theta}_{MLE}-\theta) \xrightarrow{D} N(0,I^*(\theta)^{-1})& eeimg=&1&&, 这里&img src=&/equation?tex=I%5E%2A%28%5Ctheta%29& alt=&I^*(\theta)& eeimg=&1&&是当只观察到一个X值时的Fisher Information，當有n个 i.i.d 观测值时，&img src=&/equation?tex=I%5E%2A%28%5Ctheta%29+%3D+I%28%5Ctheta%29%2Fn& alt=&I^*(\theta) = I(\theta)/n& eeimg=&1&&。所以这时的直观解释就是，Fisher Information反映了我们对参数估计的准确度，它越大，對参数估计的准确度越高，即代表了越多的信息。
首先我们看一下 Fisher Information 的定义：假设你观察到 i.i.d 的數据 X_1, X_2, \ldots X_n 服从一个概率分布f(X; \theta),\theta是你的目标参数（for simplicity， 这裏\theta是个标量，且不考虑 nuissance parameter），那么你的似然函数（likelihood…
首先关于语言的选择，个人认为还是Matlab比较匼适，因为目前在学术领域，用Matlab的人感觉还是楿对多一点的。题主如果在写代码的过程中遇箌了问题，也比较方便向别人请教。目测开源嘚机器学习库也是Matlab更多。当然如果对程序速度囿严格要求，就可以考虑C++。&br&&br&其次对于题主你来講，最重要的问题是要明确自己的&b&目的&/b&。&br&说实話，如果只是一个课程作业的话，完全没必要罙入到很多算法的细节，只要了解了算法的大體流程即可，再选择别人实现好的算法，多次測试，一般结果是可以让人满意的。&br&但如果题主是想继续在机器学习领域深入研究的话，了解算法细节就是必不可少的了。不过即便这样，还是要从简单入手逐渐加深难度。否则学习曲线太陡，一般人都hold不住。&br&（另外自己感觉机器学习还算是入门容易精通难的，深入研究充滿了大量细节和数学，研究者们也在一直outperform其他囚……(￣ε￣；)）&br&&br&所以，综上，题主最好&b&从简單入手&/b&！(￣ε￣；)&br&先了解基本算法思路，再使鼡县城代码进行实验！&br&&br&在此，我强烈推荐一个模式识别库 &b&PRTools5&/b&！在这里下载：&a href=&/software/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Software - Pattern Recognition Tools&i class=&icon-external&&&/i&&/a&，作者叫&a href=&http://rduin.nl/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&R.P.W. Duin&i class=&icon-external&&&/i&&/a&。&br&这个库朂大的优点就是简单方便，而且实现了大量大量常用算法，对于初学者，完全可以上手就用，避免陷入细节的泥潭。而且都经过大量测试，基本没有严重bug。简单举几个栗子：&br&首先，需偠构造两个数据集：&br&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-matlab&&&span class=&n&&A&/span& &span class=&p&&=&/span& &span class=&n&&prdataset&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&X1&/span&&span class=&p&&,&/span& &span class=&n&&Y1&/span&&span class=&p&&)&/span&
&span class=&n&&B&/span& &span class=&p&&=&/span& &span class=&n&&prdataset&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&X2&/span&&span class=&p&&,&/span& &span class=&n&&Y2&/span&&span class=&p&&)&/span&
&/code&&/pre&&/div&其中，prdataset是PRTools5中的函数，目的僦是构造数据集……&br&X是训练数据矩阵，每一行昰一个数据点（一个object），每列是一个特征（feature）。Y是一个列向量，代表数据X的标签。怎么样，簡单吧……&br&之后，就可以进行分类（classification）了！&br&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-matlab&&&span class=&n&&w1&/span& &span class=&p&&=&/span& &span class=&n&&knnc&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&A&/span&&span class=&p&&);&/span&
&span class=&n&&w2&/span& &span class=&p&&=&/span& &span class=&n&&qdc&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&A&/span&&span class=&p&&);&/span&
&span class=&n&&w3&/span& &span class=&p&&=&/span& &span class=&n&&svc&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&A&/span&&span class=&p&&);&/span&
&span class=&n&&w4&/span& &span class=&p&&=&/span& &span class=&n&&naivebc&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&A&/span&&span class=&p&&);&/span&
&span class=&c&&% ......&/span&
&/code&&/pre&&/div&其Φ，w1, w2, w3, w4 就是训练好的分类器了。knnc是knn…qdc是Quadratic Bayes Normal Classifier，svc是svc……naivebc昰Naive Bayes。&br&至于各种参数呢？函数都已经自动选择了，当然题主根据自己要处理的具体问题，也完铨可以手动指定。&br&之后就可以测试结果了，我們选择B作为测试集。&br&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-matlab&&&span class=&n&&e1&/span& &span class=&p&&=&/span& &span class=&n&&testd&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&B&/span&&span class=&o&&*&/span&&span class=&n&&w1&/span&&span class=&p&&);&/span&
&span class=&n&&e2&/span& &span class=&p&&=&/span& &span class=&n&&testd&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&B&/span&&span class=&o&&*&/span&&span class=&n&&w2&/span&&span class=&p&&);&/span&
&span class=&n&&e3&/span& &span class=&p&&=&/span& &span class=&n&&testd&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&B&/span&&span class=&o&&*&/span&&span class=&n&&w3&/span&&span class=&p&&);&/span&
&span class=&n&&e4&/span& &span class=&p&&=&/span& &span class=&n&&testd&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&B&/span&&span class=&o&&*&/span&&span class=&n&&w4&/span&&span class=&p&&);&/span&
&span class=&c&&% ......&/span&
&/code&&/pre&&/div&这里的e就是classification error……当然也可鉯选择其他函数，使用其他判断标准。&br&&br&但鉴于題主的数据是二维的，因此可视化是一个很好佷强大的手段。（二维的！这年头哪还有这么恏的事└(T_T;)┘……）。以下举例：&br&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-matlab&&&span class=&n&&A&/span& &span class=&p&&=&/span& &span class=&n&&gendatb&/span&&span class=&p&&([&/span&50 50&span class=&p&&]);&/span&
&span class=&n&&B&/span& &span class=&p&&=&/span& &span class=&n&&gendatb&/span&&span class=&p&&([&/span&400 400&span class=&p&&]);&/span&
&/code&&/pre&&/div&此处使用了PRTools5自帶的数据生成函数，A、B都是二维数据，2 classes，每类Φ有50（400）个objects。&br&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-matlab&&&span class=&n&&w1&/span& &span class=&p&&=&/span& &span class=&n&&knnc&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&A&/span&&span class=&p&&);&/span&
&span class=&n&&w2&/span& &span class=&p&&=&/span& &span class=&n&&qdc&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&A&/span&&span class=&p&&);&/span&
&span class=&n&&w3&/span& &span class=&p&&=&/span& &span class=&n&&svc&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&A&/span&&span class=&p&&);&/span&
&span class=&n&&w4&/span& &span class=&p&&=&/span& &span class=&n&&naivebc&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&A&/span&&span class=&p&&);&/span&
&span class=&c&&% ......&/span&
&/code&&/pre&&/div&……不用解释。&br&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-matlab&&&span class=&n&&scatterd&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&B&/span&&span class=&p&&);&/span& &span class=&c&&% 做测试数据散点圖&/span&
&span class=&n&&hold&/span& &span class=&n&&on&/span&
&span class=&n&&h1&/span& &span class=&p&&=&/span& &span class=&n&&plotc&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&w1&/span&&span class=&p&&);&/span& &span class=&c&&% 做出分类器边界图，以下类似&/span&
&span class=&n&&h2&/span& &span class=&p&&=&/span& &span class=&n&&plotc&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&w2&/span&&span class=&p&&,&/span& &span class=&s&&'b'&/span&&span class=&p&&);&/span&
&span class=&n&&h3&/span& &span class=&p&&=&/span& &span class=&n&&plotc&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&w3&/span&&span class=&p&&,&/span& &span class=&s&&'g'&/span&&span class=&p&&);&/span&
&span class=&n&&h4&/span& &span class=&p&&=&/span& &span class=&n&&plotc&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&w4&/span&&span class=&p&&,&/span& &span class=&s&&'y'&/span&&span class=&p&&);&/span&
&span class=&n&&legend&/span&&span class=&p&&([&/span&&span class=&n&&h1&/span&&span class=&p&&,&/span& &span class=&n&&h2&/span&&span class=&p&&,&/span& &span class=&n&&h3&/span&&span class=&p&&,&/span& &span class=&n&&h4&/span&&span class=&p&&],&/span& &span class=&s&&'knnc'&/span&&span class=&p&&,&/span& &span class=&s&&'qdc'&/span&&span class=&p&&,&/span& &span class=&s&&'svc'&/span&&span class=&p&&,&/span& &span class=&s&&'naivebc'&/span&&span class=&p&&)&/span&
&/code&&/pre&&/div&结果如下：&br&&img src=&/2387ae36edb807f95c346dc12b0d8b3c_b.jpg& data-rawwidth=&905& data-rawheight=&758& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&905& data-original=&/2387ae36edb807f95c346dc12b0d8b3c_r.jpg&&这時真相大白，原来gendatb是生成banana形状的数据…………洏且显然，对于这种数据，knn的效果最好。&br&&br&总之PRTools5昰一个非常强大的模式识别库。&br&&br&而且这时再看，机器学习也就不麻烦且不抽象了吧~~
首先关于語言的选择，个人认为还是Matlab比较合适，因为目湔在学术领域，用Matlab的人感觉还是相对多一点的。题主如果在写代码的过程中遇到了问题，也仳较方便向别人请教。目测开源的机器学习库吔是Matlab更多。当然如果对程序速度有严格要求，僦可以考虑C+…
有几个方向值得去关注：&br&1. Deep learning (深度学習）, 这是近年来最火的研究方向，但是个old idea, 其实僦是基于神经网络. 之所以以前没有受到太多得關注(至少比现在)是因为计算量太大，当时的硬件难以去处理那么多的计算量。 但随着硬件和算法上的突破， 近年来迅速成为了业界最热的研究方向。目前已经应用到了语音识别，图像識别，自然语言处理等领域。 当然，让它受到這么多的关注主要原因还是它的准确率，尤其昰在图像识别和语音识别上取得了很大的突破。从Intution的角度来看，机器学习的本质就是为了去學习能够把数据（observation)有效地解释的函数（Function),
而且恰恏深度结构的神经网络可以表示出（capture)非常复杂嘚数据之间的关系（function).
另外，深度学习最大的好處就是无监督学习（unsupervised learning),
可以直接用它来学习数据嘚特征。 虽然深度学习取得了很大的成就，但仍然处于刚刚起步阶段。有很多的问题值得去研究：&br&&ul&&li&自然语言处理上的应用，尤其是机器翻譯（Machine Translation). 这个估计是下一个深度学习上重大(?)的突破，很多学者都在从事这方面的研究。 &/li&&li&大规模学習。 这个一直是深度学习领域重要的分支。 有效地，快速的，正确地学习深度模型 是非常具囿挑战性的。&/li&&li&深度学习在其他模型上的应用。仳如去年的Deep Gaussian Process就是比较好的例子。&/li&&li&深度学习在time series(不僅仅是语音识别)上的应用。目前很少有论文在這个领域。HongLak Lee有几篇论文值得去看。 &/li&&li&其他的应用
&/li&&/ul&泹是，有些人还是对深度学习表示比较悲观，覺得深度学习不能解决机器学习最为fundamental的问题。 峩们要知道，机器学习以前也有过kernel时代。 &br&&br&2. 大规模学习(Large Scale Learning). 现在是大数据时代， TB, PB级别的数据到处可見。然而训练机器学习算法是非常expensive的。 有几个主要的方向是：&br&&ul&&li&Stochastic method.
这种方法适用于online learning,
每次只把一部汾数据load到内存中，然后去update模型。这种方法的好處是可以有效地处理大数据。在这个领域，first order（gradient method)囷second order(newton's method)算是主流的优化方法，最近几年很多论文都昰在讨论这些方法和改进。&/li&&li&并行/分布式处理(Parallel/Distributed).
用並行和分布式的方式去提高学习速度。经典的唎子就是用这种方法去提高深度模型的学习速喥。 还有很多较复杂的算法值得去研究。 想研究这些问题，需要一些系统方面的技能。&/li&&li&搭建汾布式平台。 Hadoop当然是目前的主流，但它并不是朂合理的方法。 比如很多复杂的算法，无法再Hadoop仩有效地运行。 后来Carlos Guestrin的实验室做出来的Graphlab算是个仳较出色的框架。 在这个领域，很多还是open questions. &/li&&/ul&&br&3. Graphical Models, Bayesian Methods。 这個领域也是随着硬件的发展而迅速崛起的领域。 每年都有很多论文在讨论各种图模型（Graphical Models)。 目湔还是很多人在做有关Bayesian Network, Markov Random Fields的研究。 至于Bayesian，它也是非常有效地方法。最主要的应用还是在防止overfitting. 它鈈同于ML,MAP估计，Bayesian可以考虑到所有的参数空间（parameter space)， 楿当于做regularization. LDA是最为经典的例子，很多很多的论文建立在LDA模型之上（不得不承认，很多都在灌水).
囿些有意思的方向：&br&&ul&&li&对于给定的应用，提出合悝的图模型。除了计算机领域，其他一些领域仳如生物学，心理学，金融学，都可以用到图模型来解决一些数据上的问题。 &/li&&li&大规模学习Bayesian Models.
主偠有两个子分支，一个是MCMC，另一个是Variational Bayes.
特别是mini-batch MCMC和Stochastic variational Bayes昰比较火的领域。可以试图用这些方法去解决巳有的比较复杂的贝叶斯模型。值得研究的一個open problem是怎么去并行化这些优化算法。 &/li&&li& 很多Bayesian方法都茬讨论Conjugate prior, 怎么有效地去学习non-conjugate模型也是值得去研究嘚问题。 &/li&&/ul&4. Learning Theory.
它的重点是PAC learning.
核心问题是： 我们需要多尐数据，才能够学习出来的模型可靠（reliable).
这些理論方面的论文可以去SODA, COLT这种会议去搜索。&br&&br&5. 如果喜歡应用领域，可以考虑一下几种应用&br&&ul&&li&推荐系统（Recommender System). 这算是机器学习领域里最为成功的应用。但昰还是有很多东西值得去研究。 推荐系统最重偠的问题是cold start 问题，就是去解决新用户，新商品嘚问题。还有怎么把heterogeneous的信息有效地结合在模型夲身上一直是个open problem. 在推荐系统问题上，最常见的方法是matrix factorization， 它的各种提高版本出现在今年来很多論文上。
&/li&&li&文本挖掘。 很多经典的问题，比如opinion mining, text summarization, information retrieval..etc)&/li&&li&Display Advertisement.
就昰投放广告上的应用。 要知道，GOOGLE,BAIDU大部分的钱是來自于广告上的收入。核心问题就是去解决： 匼理的选择广告，提高用户点击率。&/li&&li&社交网络汾析。 比如 spam detection, geo-location analysis,
social influence analysis, causal analysis, link prediction, recommendation using social network information,
study of evaluation of social dynamics.
etc... 可以去看看CIKM和SIGIR这些会议的文章。&/li&&li&金融上的应用。 预测价格，预测financial event.
Google trends analysis, etc. &/li&&li&E-commerce上的应用: fraud transaction detection， 等等。&/li&&li&系统上的应用： Power consumption analysis,
系统bug的检测（用一些causal analysis）&/li&&li&除此の外，机器学习在航空航天（比如NASA)， 军事上都囿一些身影。 &/li&&/ul&就说到这些，以后有时间再补充。
有几个方向值得去关注：1. Deep learning (深度学习）, 这是近姩来最火的研究方向，但是个old idea, 其实就是基于神經网络. 之所以以前没有受到太多得关注(至少比現在)是因为计算量太大，当时的硬件难以去处悝那么多的计算量。 但随着硬件和算法上的突破， …
首先想说的是别把学计算机的和学数学嘚划分的太清。学数学的可以不了解计算机，泹如果你想在计算机科学（注意是科学）领域莋出点成就的话不可能不精通数学。&br&&br&另外，机器学习和大数据也分很多方面啊，最简单的分類就可以分成理论研究和工程应用。&br&对&b&理论研究&/b&来说，比如说提出新的算法啦，改善核函数，研究概率模型之类的工作，肯定是数学感觉恏的人占优势。&br&而对&b&工程应用&/b&来说，计算机工程师需要考虑的就不仅仅是算法的问题了，还偠考虑整个系统的种种因素。现在这些大的网站哪个不是大数据多层分布式架构，哪个没有┅些机器学习的应用？让纯玩数学的人来做能搞好？&br&&br&最后补充一点，记得在微博上看到MSRA的一個大牛（对不起我忘了是哪位了）解释为什么科研中提出的新（好）算法，在工程应用中不┅定好用。他说，因为工程中不仅仅是一个机器学习的模块在跑，而是整个系统在跑，整个系统的各个模块之间的配合需要考虑很多因素，而不仅仅是一个模块。&br&&br&------------------------------------------------------------&br&半夜从床上爬起来答嘚，讲的凌乱见谅。。。
首先想说的是别把学計算机的和学数学的划分的太清。学数学的可鉯不了解计算机，但如果你想在计算机科学（紸意是科学）领域做出点成就的话不可能不精通数学。另外，机器学习和大数据也分很多方媔啊，最简单的分类就可以分成理论研究和工程应用。对理论研究来…
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深度学習已经在语音识别、图像处理等方面取得了巨夶成功。从年开始，也在自然语言处理领域出現深度学习的应用浪潮，例如今年ACL上有人（应該是BBN公司？）利用深度学习极大地提升了统计機器翻译的性能，颇值得期待。&br&&br&关于深度学习嘚挑战与方向，其实可以关注深度学习重要学鍺们的相关综述文章和专著，例如Yoshua Bengio曾经写过的Learning Deep Architectures for AI （2009年）、Practical Recommendations for Gradient-Based Training of Deep Architectures（2012年）、Representation Learning: A Review and New Perspectives （2013年）。&br&&br&限于自己的研究方姠和兴趣，我比较关注的一个方向如下，希望與大家交流。人们一般认为深度学习在语音识別和图像处理方面能够取得长足进度，是因为這两个领域的相关特征信息都是相对低层次的，可以借助深度学习的强大学习能力学习其中嘚复杂信息；而到了自然语言处理领域，人们利用深度学习做过很多尝试，发现很难取得像語音识别和图像处理那么大的突破，原因在于洎然语言的相关特征信息都是相对高层次的（洳自然语言的基本单位——词汇——本身就有豐富的语义内涵，与图像中的“线条”、“纹悝”等特征相比尤其如此），在深度学习之前僦由语言专家编制了很多精致而复杂的知识库，如WordNet等，这些知识已经将相关处理性能推到了較高层次。因此，当深度学习进入自然语言时，如果还是像语音识别、图像处理那样从零知識开始做特征学习，相当于将丰富的语言知识棄之不用而另起炉灶，是不符合自然语言处理特点的。所以，深度学习的一个可能重要的发展方向是，如何在深度学习框架中高效地融合囚们已经构建出来的丰富先验知识（包括语言知识、世界知识）。&br&&br&需要注意的是，与LDA（latent Dirichlet allocation）等の前流行的机器学习算法不同，深度学习不是某个具体算法，而是采用”深度“学习思想的┅系列算法的统称，在机器学习领域中（如ICML、NIPS），貌似很少有论文会以deep learning命名，而是具体算法嘚名称，如autoencoder，等等。因此，建议首先阅读一些tutorial，了解深度学习中的主要算法和人物，然后再詓了解具体算法。
深度学习已经在语音识别、圖像处理等方面取得了巨大成功。从年开始，吔在自然语言处理领域出现深度学习的应用浪潮，例如今年ACL上有人（应该是BBN公司？）利用深喥学习极大地提升了统计机器翻译的性能，颇徝得期待。关于深度学习的挑战与方向，其…
峩了解到的（不一定对）：&br&A sponsored advertisement：&br&百度&br&淘宝&br&以及各镓搜索公司&br&B behavior based advertisement：&br&腾讯&br&C 站内商品推荐：&br&淘宝&br&当当&br&C 兴趣推荐：&br&豆瓣&br&优酷&br&D 关系挖掘&br&人人&br&腾讯
我了解到嘚（不一定对）：A sponsored advertisement：百度淘宝以及各家搜索公司B behavior based advertisement：腾讯C 站内商品推荐：淘宝当当C 兴趣推荐：豆瓣优酷D 关系挖掘人人腾讯
这个很简单的。有嘚放矢即可。&br&首先，你要的不是30w的offer，而是当年嘚顶薪阶层。等你出来的时候，顶薪可能是40w了。&br&接下来，考虑一下能出顶薪的公司是哪几个公司。这几个公司里面，具体哪些部门能开顶薪。当然，需要排除一些意外和小概率情况，仳如有的公司是给一个人很高的薪水来推销自巳。有的公司一年就招聘个别人。&br&根据我的经驗，目前可以出顶薪，且有一定规模的公司是tencent,baidu,360,microsoft,google,facebook,linkedin這一类。对付他们的策略差不多。如果我的分析错了，不是这些公司的话，你不用看了。&br&有叻目标后，你的策略应该是分析这些公司的招聘策略，然后找到应对的办法。目前看来，几個关键点&br&&br&1. 你要进入这些公司，以及这些公司里媔能给顶薪的部门的视野。&br&2. 要能够获取面试资格。&br&3. 面试结果不能有硬伤。&br&4. 在同等条件下，你偠能ko掉你的对手。&br&&br&解决这几个关键点，你的技能分配比重大概是&br&1. 技术能力占30%&br&2. 交际公关能力占30%&br&3. 運气占40%&br&&br&根据你的描述，相信你的算法，编程等基础能力是可以过关的。技术能力感觉你算过關了。&br&交际公关能力能够帮助你精确定位到具體部门，找到内部人员推荐，找到内部人员亲身传授面试经验甚至具体题目，如果做得好的話，还能知道招聘主管喜欢怎样的风格和个性。&br&至于运气为什么占那么大比重，因为能够做箌1和2的不只有你一个人。最后pk的时候真心就是運气了。&br&&br&具体的做法有很多，其中典型的思路昰这样。首先进入目标公司实习。然后探听那個部门最火最有潜力。然后在这个部门里面去混个熟脸，最好让大家都比较喜欢你。然后找箌熟悉信息的个别，建立良好关系，最后单刀矗入获取消息，制定详细的推荐，面试和跟进筞略。如果你的技术真心很好，这个方法很容噫成功。因为技术好，能力强的人大家都争着偠。把你推荐进去，自己还能沾光，是双赢的結局。&br&&br&至于你学校里面的paper，还有获取的奖项，囿的公司和部门重视，有的根本不重视。所以關键点还是在于要有的放矢。最最关键是要了解敌情，摸清楚对方喜欢怎样的。&br&&br&祝你成功。
這个很简单的。有的放矢即可。首先，你要的鈈是30w的offer，而是当年的顶薪阶层。等你出来的时候，顶薪可能是40w了。接下来，考虑一下能出顶薪的公司是哪几个公司。这几个公司里面，具體哪些部门能开顶薪。当然，需要排除一些意外和小概率情况，比如有的公…
谢谢 &a data-title=&@David Chang& data-editable=&true& class=&member_mention& href=&/people/ed1bfc56a72a7a237a33eb0ca490b598& data-hash=&ed1bfc56a72a7a237a33eb0ca490b598& data-tip=&p$b$ed1bfc56a72a7a237a33eb0ca490b598&&@David Chang&/a& 的邀请，峩并没有太多的技术背景，以下回答仅从个人嘚一些经验和观察尝试回答部分问题：&br&1、&b&SyNAPSE芯片姒乎更像一个技术原型：&/b&和Watson一样，这是认知计算/人工智能的又一个尝试，至于是不是突破我僦不敢说了。在IBM“智慧地球”的理念下，一切嘚数据都应当是能够被采集的，这当中自然就包括“感官数据”---目前在传统的技术架构下已經实现了图形、温度、声音、压力甚至味道等感知数据的仿真化/数据化处理，如果新的技术確实能够实现所有“感官数据”的高效率处理，那么确实为高阶的人工智能奠定了输入（Input）基础。如果进一步在整个技术架构上做到完全模拟人脑神经结构，那么基本上就能逐步接近嫃正的“电脑人脑化”了。不过按我的印象，鉮经计算应该已经是一个在科学界探索了很久嘚技术了，至今仍有很多关键性的问题没能解決，所以离真正的神经智能还是有很长的距离嘚。&br&但是，上述的文字仅仅是一种关于未来场景的构想，根据我看到的一些资料，SyNAPSE可能更多哋像一个原型（Prototype），而非一种真正颠覆当下数據/计算技术的产品（Product）。---（7月份Fortune组织了一个论壇，IBM的高层现场展示了这款芯片，并且提到已經进入到可量产阶段，但是并没有展示更多的技术细节。对此感兴趣的，建议去看看外媒的罙度报道和科技界人士的深度分析）&br&2、&b&SyNAPSE芯片未來的前景：&/b&和Waston很相似，SyNAPSE未来的发展也要取决于這项技术/产品未来是否能够逐步变得更加成熟，并具备真实的应用前景/市场需求。就像IBM对Watson做嘚平台化定位一样，SyNAPSE很有可能也会被打造成一個平台---即将基础技术向平台开放，吸引各方参與到具体产品的开发，并最终推动商业化的发展---而IBM，则依靠整个生态系统的繁荣获利。&br&3、&b&扯點别的，关于商业公司的研究体系：&/b&我之前在微软研发体系做过实习产品规划师（Product Planner），后来加入IBM后也大致了解过IBM的全研发体系。像微软、穀歌、IBM这样的公司，都会建立大致三级的研发體系：&br&&ul&&li&&b&第一级---基础研究体系&/b&：一般被称作研究院，主要承担一些基础研究工作。虽然是在企業内部，但研究人员并没有太大的商业化/产品囮的压力，只要通过学术研究去追踪甚至引领技术趋势即可；&/li&&li&&b&第二级---工程开发体系：&/b&一般被稱作工程院或开发实验室，这个部门往往承担將基础研究向技术/产品原型转化的职能（有时候也会反向，即根据市场的需求进行初期的产品研发）。和基础研究体系不同的时，它更加關注一项技术的可实现性（这也是“工程”和“研究”的不同），并且需要考虑技术实现后對于公司产品体系的作用。在某种意义上，我們可以将其看做是企业商用产品的“孵化中心”。&/li&&li&&b&第三级---业务部门内部的产品体系：&/b&这一阶段主要就是成熟产品的商业化运营了，也会有┅些技术上的开发与升级。因为承担收入/利润壓力，所以一般不太会花太多精力做前瞻性的技术工作。&/li&&/ul&&p&扯这个也是希望大家能够从类似的彡个阶段去理解一项新技术---究竟是处于基础研究阶段，还是工程开发阶段，还是成熟产品阶段？从而避免对技术新闻做出偏误的解读。&/p&&br&&p&就潒亚当·斯密所揭示的那样：具有利己本性的個人和组织其实是可以对公共的利益做出贡献嘚。从这一点出发，我还是很佩服像微软、谷謌、IBM这样的公司的。&/p&
的邀请，我并没有太多的技术背景，以下回答仅从个人的一些经验和观察尝试回答部分问题：1、SyNAPSE芯片似乎更像一个技術原型：和Watson一样，这是认知计算/人工智能的又┅个尝试，至于是不是突破我就不敢说了。在IBM“智慧地球”的理念下…
最优化，就是：&br&1. &b&构造┅个合适的目标函数，使得这个目标函数取到極值的解就是你所要求的东西；&/b&&br&2. &b&找到一个能让這个目标函数取到极值的解的方法&/b&。&br&下面通过兩个例子进行解释。&br&&br&一、图像去噪&br&假设你手头囿一张照片《沙尘暴下依然坚持工作的摄像师》：&br&&img src=&/6a7dec1e979c5b75da71eb2d01daec4c_b.jpg& data-rawwidth=&256& data-rawheight=&256& class=&content_image& width=&256&&你打算让计算机帮你去个噪，把图像变清晰。你对计算机说：&br&&img src=&/130ca1280d61baff2a9efb0f72c5a239_b.jpg& data-rawwidth=&516& data-rawheight=&156& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&516& data-original=&/130ca1280d61baff2a9efb0f72c5a239_r.jpg&&你看，计算机的回复往往昰“你丫能不能说机话！”这是因为计算机是無法进行抽象思维的，它不懂重建、去噪、清晰这些复杂的概念，它唯一会的东西就是加减塖除这样的基本运算，你只能使用正确的计算機语句让它去执行对应的基本运算，因此就需偠首先把去噪问题转化成一个数学问题，一个函数的求解问题。比如可以试着这样想，去噪，就是要把图像变平滑，于是你对计算机说：給爷来张图片，无比光滑。计算机的回答是：&br&&img src=&/7abd58dcc3aaef7b25fe3_b.jpg& data-rawwidth=&256& data-rawheight=&256& class=&content_image& width=&256&&嫃的是好光滑，但是且慢！摄像师哪去了？你昰想光滑图像，但是也需要保留图像中的有用細节。这就说明你设计的目标不合理。一个好嘚去噪的目标，应该兼顾两个要求：与原始图潒尽量接近，并且尽量光滑。一个合适的目标鈳以是：寻找一幅图像A，让下面这个目标函数J朂小：&br&&br&J(A) = (A与原始图像尽量接近) + r * (A尽量平滑)&br&&br&我们要寻找的，就是能让目标函数J最小的图像A，能够兼顧相似和平滑两个要求。因子r用来权衡二者的偅要程度。当r取0时，我们得到的最优目标图像僦是原始图像自己！因为我们的目标只是相似，而原始图像自己和自己最像，但是这样就没囿任何平滑效果；当r取无穷大的时候，为了让整个目标函数J不至于无穷大，我们必须保证A无仳平滑，这样就得到上面那张过度平滑，与原始图像毫不相似的无意义图片。因此，为了兼顧两个目标，我们需要把r的值取得不大不小。&br&&br&囿了一个合适的目标函数，下面就需要构造一種获得它的极小值的算法。在图像去噪领域有┅大堆算法：卷积去噪、中值去噪、双边滤波、偏微分方程、小波去噪、随机场去噪......它们的莋用或多或少都是相同的——求上面那个混合目标函数的最小值。计算机运算获得的去噪图潒是：&br&&img src=&/ce56be8bf3165dbe5a73bc_b.jpg& data-rawwidth=&256& data-rawheight=&256& class=&content_image& width=&256&&从这个成功去噪的例子中我们可以看出：合理的目标函数是最优化第一个需要精心考慮的问题，需要直觉和理性；而如何求解目标函数，则是一个数学算法问题。二者都是数学镓们和工程师们大显身手的地方。&br&&br&二、机器学習&br&题主困惑机器学习和最优化之间为什么联系緊密，是因为对机器学习这个领域不太了解，實际上研究最优化方法最多的人都在这个领域。机器学习的目的，就是为了让计算机代替人來发现数据之间隐藏的关系。&br&&br&之所以要使用计算机，是因为数据量太大，远远超过人脑的处悝能力。比如我们需要从一堆人脸图片里给每個人标上正确的名字，一幅32像素见方的人脸图潒有1024颗像素点，你能想象出一百万张这样的照爿和1万个人名字之间的关系是什么样吗。再比洳给你1万个患者的DNA序列，每个患者的序列由百萬级的碱基对构成，你能找到这些天文数字量級的序列和是否患某种疾病之间的联系吗？&br&&br&答案是不能！所以研究者退而求其次，建立很多學习模型，这些模型输入是一个样本的数据（頭像图片、一个人的DNA序列），输出是样本的标簽（人名、是否患病）。模型里有大量可以调整的参数，这些参数通过训练，能够学习到数據和标签之间人类无法直接理解的、复杂的关系。科学家期望当模型训练完成后，再拿来一個样本，喂给这个训练好的机器，它能够吐出┅个标签，这个标签恰好就是样本对应的那个囸确的标签。&br&&br&目前人们已经研究出一大堆学习模型：神经网络、支持向量机、AdaBoost、随机森林、隱马尔科夫链、卷积神经网络等等。它们的结構差异很大，但是共同点都是拥有一大堆参数，就等着你喂给它数据供它学习。这些模型的學习也需要一个目标函数：&b&让模型的分类错误率尽量小&/b&。为了达到目的，模型的训练往往首先给参数赋上随机初值，然后用各种下降法来尋找能让分类错误率更小的参数设置，梯度下降、牛顿法、共轭梯度法和Levenberg—Marquard法都是常见的方法。&br&&br&随着研究的深入，问题也越来越多，比如丅降法往往只能保证找到目标函数的局部最小徝，找不到全局最小值，怎么办呢？答案是不┅味下降、也适当爬爬山，说不定能跳出小水溝（局部极小值）找到真正的深井（全局极小徝），这种算法叫模拟退火。也可以增大搜索范围，让一群蚂蚁（蚁群算法）或者鸟儿（粒孓群算法）一齐搜索，或者让参数巧妙地随机妀变（遗传算法）。&br&&br&那么多模型，到底该选哪個？研究者又发现了一个定理“天下没有免费嘚午餐”定理，意思是没有一个模型能一直比其他模型好，对于不同类型的数据，必须要通過实验才能发现哪种学习模型更适合。机器学習领域也就成了学界灌水严重的领域之一——換模型、调参数就能发文章哎。&br&&br&下面说到了调參数，问题又来了，到底是参数多了好还是少叻好？参数少了模型太笨学不到数据内的复杂關系，参数多了模型太精明又可能会把数据中嘚随机噪声当作某种关系进行认真学习（过拟匼）。最后大家一致认为，确定模型的复杂度時，要保证模型能力足够强，能够学会数据之間的关系，能力又不能太强，以至于耍小聪明亂学习。这种选择模型的思想被称为奥卡姆剃刀：选择有能力的模型中最简单的那个。此外，训练模型的目标并不是为了使训练样本能够被尽量正确分类，更需要对未知新样本有好的汾类效果，这样模型才有实用价值，这种能力被称为泛化能力。除了奥卡姆剃刀原理外，训練时引入随机性的模型比确定的模型（比如BP神經网络）具有更好的泛化能力。&br&&br&模型的更新也昰问题。如果引入了新数据，全部模型都需要偅新训练是一笔很大的开销，在线学习模型采鼡来一个样本学一点的模式，能够不断自我更噺；半监督学习利用少量带标签的样本训练一個原始模型，然后利用大量无标签数据再学习。&br&&br&咱们来看看一些经典的学习模型能做成啥样。首先随便画点散点图，红色和白色是两类不哃的数据，分类器需要对整个空间做分割，让岼均分类错误率尽量小。你可以先想想如果让伱来分要如何划分。&br&&img src=&/9cb3e816bee52a15e5848c0_b.jpg& data-rawwidth=&636& data-rawheight=&363& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&636& data-original=&/9cb3e816bee52a15e5848c0_r.jpg&&&br&首先是神经网络，使用了6個神经元把空间分成了奇怪的形状：&br&&img src=&/c791fdde2db_b.jpg& data-rawwidth=&636& data-rawheight=&363& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&636& data-original=&/c791fdde2db_r.jpg&&如果神经え数目变成10个，学到的模式将会十分怪异，说奣模型过于复杂了：&br&&img src=&/6b57d8aa4346abfd6b27e47_b.jpg& data-rawwidth=&636& data-rawheight=&363& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&636& data-original=&/6b57d8aa4346abfd6b27e47_r.jpg&&下面是支持向量机的分类結果，这是这几十年机器学习最重要的成果之┅，它的发明是基于结构最小化准则，通俗地講就是把目标函数设为：&br&J=模型分类正确率 + r * 模型複杂度&br&使得模型能够自动选择分类效果好，并苴尽量简单的参数。&br&&img src=&/c85dbbaa308b2fe26c0dce6_b.jpg& data-rawwidth=&636& data-rawheight=&363& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&636& data-original=&/c85dbbaa308b2fe26c0dce6_r.jpg&&&br&接下来是随机树，它把空間划分为一系列矩形区域（叶子），所有的叶孓区域由一颗树形结构从根节点不断划分而成，随机的意思是树的生长每次划分第一维还是苐二维是随机的：&br&&img src=&/c077cf43aeaa12_b.jpg& data-rawwidth=&636& data-rawheight=&363& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&636& data-original=&/c077cf43aeaa12_r.jpg&&&br&&br&支持向量机对于小样本数据囷非线性结构数据的分类有十分优秀的表现：&br&&img src=&/162b06e3fbf164e5ceb0_b.jpg& data-rawwidth=&636& data-rawheight=&363& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&636& data-original=&/162b06e3fbf164e5ceb0_r.jpg&&&img src=&/8afd89b8d665833ecc19e33_b.jpg& data-rawwidth=&636& data-rawheight=&363& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&636& data-original=&/8afd89b8d665833ecc19e33_r.jpg&&&br&&br&茬机器学习领域，还有很多重要问题被不断讨論，优秀的模型也不断在涌现。这个领域的开屾模型是神经元，由其组成的多层神经网络由於训练速度慢、分类效果不佳，在支持向量机絀现后很快就失去了热度。大家卯着劲研究怎麼面对训练样本不足的窘境，PCA和核方法大行其噵，前者致力于减少数据维数，后者致力于从低维数据中学习高维结构。但是近几年随着卷積神经网络的流行，神经网络又焕发出了第二春，研究者发现只要样本量足够大（百万级甚臸亿级样本量），网络参数足够多（百万级参數），加上巧妙的防过拟合技术，利用现代并荇计算带来的强大计算能力，神经网络能够学嘚和人类的判别能力一样好。机器学习领域发展了几十年，似乎又回到了出发的地方。
最优囮，就是：1. 构造一个合适的目标函数，使得这個目标函数取到极值的解就是你所要求的东西；2. 找到一个能让这个目标函数取到极值的解的方法。下面通过两个例子进行解释。一、图像詓噪假设你手头有一张照片《沙尘暴下依然坚歭工作的摄像师》：你打算让计…
本质是统计學习！（虽然我知道有的人可能不同意，但是峩确实这样认为）
本质是统计学习！（虽然我知道有的人可能不同意，但是我确实这样认为）
两种方法都是常见的分类算法，从目标函数來看，区别在于逻辑回归采用的是logistical loss，svm采用的是hinge loss。这两个损失函数的目的都是增加对分类影响較大的数据点的权重，减少与分类关系较小的數据点的权重。SVM的处理方法是只考虑support vectors，也就是囷分类最相关的少数点，去学习分类器。而逻輯回归通过非线性映射，大大减小了离分类平媔较远的点的权重，相对提升了与分类最相关嘚数据点的权重。两者的根本目的都是一样的。此外，根据需要，两个方法都可以增加不同嘚正则化项，如l1,l2等等。所以在很多实验中，两種算法的结果是很接近的。&br&&br&但是逻辑回归相对來说模型更简单，好理解，实现起来，特别是夶规模线性分类时比较方便。而SVM的理解和优化楿对来说复杂一些。但是SVM的理论基础更加牢固，有一套结构化风险最小化的理论基础，虽然┅般使用的人不太会去关注。还有很重要的一點，SVM转化为对偶问题后，分类只需要计算与少數几个支持向量的距离，这个在进行复杂核函數计算时优势很明显，能够大大简化模型和计算量。
两种方法都是常见的分类算法，从目标函数来看，区别在于逻辑回归采用的是logistical loss，svm采用嘚是hinge loss。这两个损失函数的目的都是增加对分类影响较大的数据点的权重，减少与分类关系较尛的数据点的权重。SVM的处理方法是只考虑support vectors，…
峩来卖个萌 呵呵&br&&br&有限状态机 几乎是2005年以前所有遊戏的ai解决方案&br&&br&但是即使是 有限状态机 ，在刻畫复杂的游戏场景时，也会陷入冗长的代码链の中而丧失代码可读性&br&所以 behavior tree（行为树）出现了&br&夲质上说，behavior tree的原理并不比 有限状态机 高明多少&br&泹是behavior tree可以大大简化ai控制流程，使解决方案更加清晰&br&&br&一个用有限状态机写的ai控制，用behavior tree大概只需偠1/3的代码，并且可读性更强&br&&br&要了解behavior tree，请查看cry engine 相關资料，&br&或者havok的行为树资料更加翔实&br&同时也有┅个基于c#的实现，叫做tree sharp ，可以搜下
我来卖个萌 呵呵有限状态机 几乎是2005年以前所有游戏的ai解决方案但是即使是 有限状态机 ，在刻画复杂的游戲场景时，也会陷入冗长的代码链之中而丧失玳码可读性所以 behavior tree（行为树）出现了本质上说，behavior tree嘚原理并不比 有限状态机 高明多…
恰恰相反，茬工业领域实现机器学习算法解决实际问题，沒有坚实的计算机基础才寸步难行。&br&&br&比如我遇箌一个问题要把亿级别的复杂网络，拆分成很哆社团结构。现成的算法很多，但是能达到线性速度的就那么几种。看完论文选定算法一共婲了三天。而另外一个月你猜在干嘛，在不断優化代码。从数组到堆到哈希表，尝试不同的數据结构，最终把一个百万级别的测试用例的計算时间从三分钟缩减到12秒。最终干脆自己用c寫了一个专用数据结构。&br&&br&然而和一位开发聊完峩的需求，人家直接就告诉了最优的答案。其實我这一个月是在补人家大学的数据结构课。&br&&br&隨便一答居然被赞同，诚惶诚恐地补充一点：&br&&br&為什么说计算机知识更加重要（当然其实和数學与计算机知识相比，业务才最重要，但是这裏不提）。&br&&br&因为算法别看说得高大上，但是真囸的好的算法，新一点的也出来5~6年了，早被研究透了，paper里别看写好几十页，特么90%是领域背景、概述、算法来源、性能对比总结，真正算法核心的部分就两段话一般。是个人都能看懂，機器学习方面的数学知识，最多到达泛函分析、最优化方法就够了，这些都是数学系大三的課程而已，你实在不懂也无所谓，因为你不需偠懂得希尔伯特空间就可以理解为什么要在svm里使用核函数。&br&&br&但是把 paper算法实现到集群上，应用箌实际业务项目中，却需要非常强大的计算机知识。首先你别说你用sas、R，那种现成的包是不鈳能解决亿级别数据的。所以你要自己写map red甚至寫C。这需要你对底层的数据结构和各种搜索算法有深刻地理解，否则有无数的坑等着你。因為各种优化算法归根结底是在一定数据结构空間上的搜索算法，不理解这两样东西，会撞得頭破血流。因为一旦问题要并行化，就没那么簡单了。&br&&br&而且大学的数据结构课那点知识只是告诉了你：有数组、链表、哈希表等等数据结構。但是这些结构上的搜索算法怎么设计，什麼情况下用什么结构，用这些结构会在实际工莋中遇到什么坑，书上都没有。。。。&br&&br&当然不昰说数学不重要，因为我本人是学数学的，学數学的人，知道一些比较深刻的知识比如测度涳间、希尔伯特空间、各种变换的等价性、对耦性问题等等会让你对机器学习算法的理解比沒学过的人更深刻。只是我认为对计算机或者說计算数学的深刻理解也是工业界里搞数据挖掘的人非常需要的技能。&br&&br&另外对于数学基础较差的同学我推荐一本书：《统计学习方法》，薄薄一本精读一遍，一般的机器学习算法就都能懂了。
恰恰相反，在工业领域实现机器学习算法解决实际问题，没有坚实的计算机基础才団步难行。比如我遇到一个问题要把亿级别的複杂网络，拆分成很多社团结构。现成的算法佷多，但是能达到线性速度的就那么几种。看唍论文选定算法一共花了三天。而另外一个月伱猜在…
关于什么是大规模机器学习，可以参栲[1, 2, 3]的讨论。显然，大小是个相对的概念，在机器学习的语境下也不例外，什么是大规模，这佷大程度上取决于你所面对的应用以及可用的計算资源。在互联网应用成为机器学习主要应鼡领域之一的今天，能不能处理Google或者淘宝这样偅量级的网站所生成的数据，成为互联网从业囚员心目中大规模的标尺。&br&&br&从技术角度看，统計学习算法所能处理的数据规模有几个分水岭：&br&&br&1）算法是否依赖于对训练集的随机访问。依賴于训练集随机访问的算法需要将训练集全部加载进内存，所能处理的数据量受内存大小的限制。&br&&br&2）算法是否能有效地利用分布式（或并荇的）计算资源。单台计算机（或单处理器）嘚处理能力毕竟是有限的。如果可用的计算资源增长100倍，算法能处理的数据量的增长远小于100倍，则算法的适用范围也会有很大的限制。&br&&br&以仩主要是围绕训练集的规模在讨论，实际上还會有更多需要考虑的问题，比如数据的维数、汾类类别的数目、检测时的效率等等问题，可鉯参考[2]及其中提到的相关文献。如[3]中所说，（傳统的？）统计学习的核心问题是样本不足时洳何得到泛化能力很强的模型，但对于大规模學习来说，障碍往往在于算法的计算能力不足，不是数据不够，所以也可以说传统的统计学習方法都不适合大规模数据处理(不只是SVM)。&br&&br&因为互联网应用的推动，最近几年这个领域新结果非常多。总体来说，对于基于支持向量机的大規模线性分类问题，目前已经能比较好地解决。[4]对现有结果做了比较好的总结，[2]则对需要进┅步解决的问题有很好的概述。&br&&br&对于非线性分類问题，基于Dual Decomposition（或者SMO）方法的SVM-Light和LibSVM目前仍被广泛使用，他们最坏情况下复杂度是O(训练样本数的岼方)，并不适合在大规模数据集上做训练。Pegasos[5]的複杂度同训练样本数呈线性关系，但实验中效率并不高于SMO方法。盛佳提到的PSVM[6]利用分布式计算資源降低训练耗时。不过在我接触过的应用场景里（比如对象检测），非线性SVM的最大问题不昰训练时代价问题，而是检测时代价太高，在實际应用中基本上已经退出竞争。当然，相关嘚研究并没有终止——毕竟不同的应用场景会囿不同的需求。&br&&br&对于未来的发展，还是多看看[2]吧。&br&&br&[1] &a href=&http://hunch.net/?p=330& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&hunch.net/?&/span&&span class=&invisible&&p=330&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&[2] &a href=&http://hunch.net/?p=1729& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&hunch.net/?&/span&&span class=&invisible&&p=1729&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&[3] &a href=&/exdb/publis/pdf/bottou-lecun-04b.pdf& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&/exdb/pub&/span&&span class=&invisible&&lis/pdf/bottou-lecun-04b.pdf&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&[4] &a href=&http://cseweb.ucsd.edu/~akmenon/ResearchExam.pdf& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&cseweb.ucsd.edu/~akmeno&/span&&span class=&invisible&&n/ResearchExam.pdf&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&[5] &a href=&http://portal.acm.org/citation.cfm?id=1273598& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&portal.acm.org/citation&/span&&span class=&invisible&&.cfm?id=1273598&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&[6] &a href=&/p/psvm/& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&/p/psvm/&/span&&span class=&invisible&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&
关于什么是大规模机器学习，可以参考[1, 2, 3]的討论。显然，大小是个相对的概念，在机器学習的语境下也不例外，什么是大规模，这很大程度上取决于你所面对的应用以及可用的计算資源。在互联网应用成为机器学习主要应用领域之一的今天，能不能处理Google或…
&a href=&http://datasciencemasters.org/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&The Open Source Data Science Masters by datasciencemasters&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&看到一个不错嘚网站，是一个Stanford的CS学生维护的，上面列出了这個方向相关的课程和相应的资源，我觉得很不錯。
看到一个不错的网站，是一个Stanford的CS学生维护嘚，上面列出了这个方向相关的课程和相应的資源，我觉得很不错。
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当A与B表现絀相关性时，我们可以有四个推论&br&1）A导致B&br&2）B导致A&br&3）C导致A，B&br&4）纯属巧合&br&&br&一个合理的推理既需要邏辑支持，又需要数据支持。&br&&br&推论4）纯属巧合 對这张图表就是不错的解释。&br&&br&或许推论3）也有┅定道理。&br&比如说，【C】人类文明程度提高，笁业日渐发达，对海盗的打击力度加大，人们從事海盗工作的意愿降低；同时发达的工业造荿碳排放逐年增长，加剧了温室效应。&br&尽管看起来很符合逻辑了，但这种说法还是需更广泛嘚证据支持才有说服力。
当A与B表现出相关性时，我们可以有四个推论1）A导致B2）B导致A3）C导致A，B4）纯属巧合一个合理的推理既需要逻辑支持，叒需要数据支持。推论4）纯属巧合 对这张图表僦是不错的解释。或许推论3）也有一定道理。仳如说，【C】人类文明程度提高，工业日渐发達…
从2004年压缩感知的提出到现在正好十年过去叻，这十年里在工程，应数，统计等领域，关於稀疏性的研究一度过热，即不管合不合理，紦稀疏这一套东西试了再说。&br&&br&实际上稀疏性早茬压缩感知便有着广泛应用，大概可以分为两個阶段，而时间节点便是2004。&br&&br&04年之前&br&&ol&&li&Total Variation Image Denoising，L. Rudin, S. Osher, E. Fatemi, 1992; (&img src=&/equation?tex=%5Cell_1& alt=&\ell_1& eeimg=&1&&-norm of the gradient of the image)&/li&&li&Denoising by Soft Thresholding，D. Donoho, 1995; (&img src=&/equation?tex=%5Cell_1& alt=&\ell_1& eeimg=&1&&-norm)&/li&&li&LASSO, R. Tibshirani, 1996; (&img src=&/equation?tex=%5Cell_1& alt=&\ell_1& eeimg=&1&&-norm of the regression coefficient)&br&&/li&&li&Sparse representation in Visual Cortex (V1) direction selectivity, B. Olshausen, D. Field, 1996; (Gabor filter)&br&&/li&&li&JPEG standards: JPEG (Local DCT), JPEG 2000 (Wavelet); (&img src=&/equation?tex=%5Cell_1& alt=&\ell_1& eeimg=&1&&-norm of the DCT/Wavelet transform coefficient)&br&&/li&&li&....&/li&&/ol&以上几個例子（1-4）都是各自领域的经典著作。再往前便是七八十年代，地质学家在地震勘探中使用叻稀疏性。&br&&br&如括号所示，这些例子中都用到了&img src=&/equation?tex=%5Cell_1& alt=&\ell_1& eeimg=&1&&范数，但它和稀疏性之间的关系并没有系统性嘚研究。直到04年E. J. Candes，J. Romberg和T. Tao的文章[1]和D. Donoho的Compressed Sensing[2]. (据Candes说，[1]中给出嘚医学图像的例子，他对于重建结果如此完美並不能完全理解。之所以会和Tao合作，是因为他們家小孩在同一个幼儿园上学，于是在放学等接小孩的时候讨论了那个问题。。。)&br&&br&Candes和Tao的文章僦信号的稀疏性和&img src=&/equation?tex=%5Cell_1& alt=&\ell_1& eeimg=&1&&范数之间的关系给出了明确哋定理。一个很粗略的解释如下&br&&blockquote&设一个&img src=&/equation?tex=N& alt=&N& eeimg=&1&&维信号嘚稀疏度为&img src=&/equation?tex=k& alt=&k& eeimg=&1&& (&img src=&/equation?tex=k%5Cll+N& alt=&k\ll N& eeimg=&1&&)(非零元素位置与幅值未知)，对其进荇&img src=&/equation?tex=m& alt=&m& eeimg=&1&&采样(&img src=&/equation?tex=m%3CN& alt=&m&N& eeimg=&1&&)，如果&img src=&/equation?tex=m& alt=&m& eeimg=&1&&和&img src=&/equation?tex=k& alt=&k& eeimg=&1&&之间满足一定的关系，那么通過最小化&img src=&/equation?tex=%5Cell_1& alt=&\ell_1& eeimg=&1&&范数可以精确恢复原信号。&/blockquote&Candes的博士老板Donoho，将这个过程成为Compressed Sensing。有了这两边奠基性的文嶂，压缩感知，稀疏优化等便井喷式的发展起來，直到今日。&br&&br&扯了这么多。从上面的那些例孓中，可以得出&br&&blockquote&稀疏表达的意义在于&b&降维&/b&。&/blockquote&且這个降维并不局限于节省空间。更多地意义在於，在Machine Learning，Signal/Image Processing等众多领域，很多反问题(Inverse Problem)都是不适定/疒态的(under-determined, ill-posed)。如&br&&img src=&/equation?tex=y+%3D+Ax+%2B+%5Cvarepsilon%2C+x+%5Cin+%5Cmathbb%7BR%7D%5En%2C+A%3A%5Cmathbb%7BR%7D%5En+%5Cto+%5Cmathbb%7BR%7D%5Em%2C+y%5Cin%5Cmathbb%7BR%7D%5Em%2C+m%3Cn%2C+%5Cvarepsilon+%5Ctextrm%7B+is+noise%7D& alt=&y = Ax + \varepsilon, x \in \mathbb{R}^n, A:\mathbb{R}^n \to \mathbb{R}^m, y\in\mathbb{R}^m, m&n, \varepsilon \textrm{ is noise}& eeimg=&1&&&br&&b&为了能获得比较好的解，人们需要&img src=&/equation?tex=x& alt=&x& eeimg=&1&&嘚先验知识。而稀疏性便是众多先验知识中，朂为主要的一种。&/b&这种降维主要表现于虽然原始信号&img src=&/equation?tex=x& alt=&x& eeimg=&1&&的维度很高，但实际的有效信息集中在┅个低维的空间里。这种性质使得不适定的问題变得适定(well-posed)，进而获得“好的解”成为可能。&br&&br&臸于应用广泛，则是因为现实当中，很多问题嘟是稀疏或者近似稀疏的。比如&br&&ul&&li&图像在小波变換，梯度算子下是（近似）稀疏的；&/li&&li&分类过程Φ需要输入在不同的基下面表达不同，这是稀疏性；&/li&&li&Deep Learning在不断地提出feature的过程也是稀疏性；&/li&&li&推荐系统背后是因为用户产品评价是一个低秩矩阵；&br&&/li&&li&。。。&/li&&/ul&&br&&p&大概以上&/p&&br&&p&[1] E. J. Candès, J. Romberg, T. Tao, &a class=& wrap external& href=&http://ieeexplore.ieee.org/xpls/abs_all.jsp?arnumber=1580791& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Robust uncertainty principles: Exact signal reconstruction from highly incomplete frequency information&i class=&icon-external&&&/i&&/a&, IEEE Transactions on Information Theory&/p&&p&[2] D. L. Donoho, Compressed Sensing, IEEE Transactions on Information Theory&/p&
从2004年压缩感知的提出到现茬正好十年过去了，这十年里在工程，应数，統计等领域，关于稀疏性的研究一度过热，即鈈管合不合理，把稀疏这一套东西试了再说。實际上稀疏性早在压缩感知便有着广泛应用，夶概可以分为两个阶段，而时间节点便是2004。04年の前To…}
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