- 初学机器学习的第一本书:
通读,速读;细节不懂处略过
了解机器学习的疆域和基本思想,理解基本概念
“观其大略” - 阅读其他关于机器学习具体分支的读物(三月,半年)
- 再读,对”关键点”的理解
理解技术细冗后的本质,升华认识
“提纲挈领” - 对机器学习多个分支有所了解(1-3年)
- 再读,细读:
不同内容的联系,不同的描述方式,出现位置蕴含的意义,······个别字句的启发可能自行摸索数年不易得
“疏通经络”
||科学:是什么,为什么
||技术:怎么做
|工程:做得多快好省
应用:
千禧问题之一:P=NP
P问题:能够在多项式的时间复杂度内解决的问题
NP问题:可能需要在指数或阶乘的时间复杂度内解决,但是能够在多项式的时间复杂度内验证一个答案是否正确的问题
0.绪论
人工智能:让机器变得像人一样拥有智能的学科
机器学习:让计算机像人一样能从数据中学习出规律的一类算法
深度学习:神经网络类的机器学习算法
人工智能>机器学习>深度学习
计算机视觉(Computer Vision,CV):让计算机拥有视觉能力
自然语言处理(Natural Language Processing,NLP):让计算机拥有语言能力
推荐系统(Recommender System,RS):让计算机精确分析出人的喜好
经典定义:利用经验改善系统自身的性能
不是
续论
吗