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數(shù)據(jù)與算法之美

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系統(tǒng)資料領(lǐng)取見文末；

關(guān)鍵詞：人工智能，機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)，數(shù)學(xué)，學(xué)習(xí)建議

01.機(jī)器學(xué)習(xí)工程師的邊界是什么？

大多數(shù)的事物都是有邊界的。那機(jī)器學(xué)習(xí)的邊界又是什么呢？

對(duì)，就是數(shù)學(xué)。掌握了數(shù)學(xué)這個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)的底層基礎(chǔ)，不僅可以加深對(duì)算法的理解，還能在模型優(yōu)化階段更加游刃有余。

02.如何打破邊界？

希望以下的內(nèi)容能給你參考思路。

????機(jī)器學(xué)習(xí)中的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)

方法建議：將實(shí)際意義與興趣賦予看似枯燥的學(xué)習(xí)之后，盡量死磕最少必要知識(shí)。

上圖是個(gè)使用邏輯回歸判斷一個(gè)男生是否是一位合適的女婿的例子。

其中，Y=w1*身高+w2*品德+w3*財(cái)富+w4*顏值+w5*就可以表達(dá)為多項(xiàng)式Y(jié)=w1*x1+w2*x2+w3*x3+w4*x4+w5*5，通過Sigmoid函數(shù)后，轉(zhuǎn)化為該男生可能成為優(yōu)秀女婿的概率問題。

這里會(huì)涉及sigmoid函數(shù)、求導(dǎo)算法、梯度下降、正則項(xiàng)控制過擬合等數(shù)學(xué)知識(shí)。遇到問題解決問題，死磕關(guān)鍵點(diǎn)，才不會(huì)鉆入牛角尖，陷入數(shù)學(xué)知識(shí)的汪洋大海中孤立無援。

????機(jī)器學(xué)習(xí)中的線性代數(shù)

方法建議：盡量將線性代數(shù)與現(xiàn)實(shí)意義結(jié)合起來

對(duì)于線性代數(shù)，理解它與機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)鍵在于：理解線性代數(shù)與現(xiàn)實(shí)世界的巧妙的耦合。

上圖中的x，y可以分別代表觀察事物的2個(gè)維度。

x，y各自有大量的線性組合，意味著事物的2個(gè)維度有大量不同的看法，

將這些看法用機(jī)器來進(jìn)行計(jì)算、歸納、演繹，并組合大量個(gè)別的看法，抽離出符合大多數(shù)的平衡點(diǎn)，從而得出普遍適用的結(jié)論。這不就是一件奇妙的巧妙而耦合的事件嘛~

????機(jī)器學(xué)習(xí)中的概率統(tǒng)計(jì)

方法建議：盡量將看似無味的概率統(tǒng)計(jì)知識(shí)與感興趣的話題結(jié)合起來理解

隱馬爾科夫（HMM）算法是機(jī)器學(xué)習(xí)中的一個(gè)概率圖模型，也是很多算法崗位面試中的考察難點(diǎn)。來自知乎的王蒟蒻，就用一個(gè)游戲的場(chǎng)景清楚的解釋了隱馬爾科夫（HMM）算法的原理。

https://www.zhihu.com/question/20962240/answer/33614574(鏈接)

我是一戰(zhàn)士，修煉出了三種戰(zhàn)斗形態(tài)，分別為暴怒態(tài)，正常狀態(tài)和防御態(tài)。同時(shí)我也會(huì)三個(gè)被動(dòng)技能，分別是普通平A，爆擊(攻擊傷害翻倍)，吸血(生命汲取)。

我在暴怒狀態(tài)下打出暴擊的概率是80%,打出吸血概率為5%；
在平衡形態(tài)下，打出暴擊的比率為30%，打出吸血的概率是20%；
在防御形態(tài)下，暴擊成功概率為5%，吸血概率為60%。

總結(jié)一下，戰(zhàn)士在不同狀態(tài)下能打出技能的概率不一樣。

本來，戰(zhàn)士這個(gè)職業(yè)在暴怒態(tài)時(shí)，身邊會(huì)有一圈紅光環(huán)；防御態(tài)時(shí)，會(huì)有一圈藍(lán)光環(huán)。但是，現(xiàn)在我正在玩游戲，游戲突然出了個(gè)bug：有個(gè)傻x程序員改了游戲的代碼，他給寫崩了，從此戰(zhàn)士身邊光環(huán)都看不見了。那我沒法通過看腳下的光環(huán)知道戰(zhàn)士在爆什么狀態(tài)了。

話說，現(xiàn)在問題來了：由于看不到腳下光環(huán)，我只能估計(jì)“戰(zhàn)士”在爆什么狀態(tài)；但我現(xiàn)在打一boss，砍10次，發(fā)現(xiàn)8次都是暴擊，血嘩嘩地翻倍在掉，你覺得我這戰(zhàn)士最可能是爆了什么狀態(tài)？

所以，通過自己感興趣的話題來理解深?yuàn)W的概率問題，就輕松很多了。

?

03.打破邊界的誤區(qū)

也許你早已意識(shí)到高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)、概率統(tǒng)計(jì)對(duì)做機(jī)器學(xué)習(xí)的重要性，也在積極補(bǔ)課中，于是一頭扎進(jìn)大學(xué)的教材中。但埋頭死磕了好多次，每次都半途而費(fèi)，學(xué)了很多，學(xué)到的很少。

因?yàn)榻滩氖冀K更偏向理論。優(yōu)點(diǎn)是每一步都可靠，邏輯嚴(yán)謹(jǐn)；但缺點(diǎn)就是很難理解。

古語有云：“獨(dú)學(xué)而無友則孤陋而寡聞”，多人學(xué)習(xí)，協(xié)作學(xué)習(xí)能較快認(rèn)識(shí)到打破機(jī)器學(xué)習(xí)邊界的誤區(qū)，盡可能的使用合適的學(xué)習(xí)方法。

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直播主題

《用機(jī)器學(xué)習(xí)算法剖析大神戰(zhàn)術(shù)，順利吃雞！》

12月13日 周四 20:00

直播大綱

1.?數(shù)據(jù)可視化， 花樣分析吃雞的必勝之道

2. 從數(shù)據(jù)角度區(qū)分玩家風(fēng)格：非監(jiān)督學(xué)習(xí)之k-means聚類

3.動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)可視化，深層分析每一類玩家特征

4. 搭建游戲排名預(yù)測(cè)的基線：監(jiān)督學(xué)習(xí)之RandomForest做回歸預(yù)測(cè)

5.特征工程在預(yù)測(cè)中的重要性，如何提升預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率

直播講師

潘皓文?哥倫比亞大學(xué)

三年Kaggle 比賽經(jīng)歷，多次獲得top 5%名次

主研機(jī)器學(xué)習(xí)在金融行業(yè)的應(yīng)用和深度學(xué)習(xí)終端產(chǎn)品化落地

PART 2

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《機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)》

課程大綱

1.機(jī)器學(xué)習(xí)的就業(yè)前景

2.Python實(shí)戰(zhàn)學(xué)習(xí)

（附15天學(xué)習(xí)計(jì)劃和趣味項(xiàng)目源碼）

3.機(jī)器學(xué)習(xí)工程師的實(shí)際應(yīng)用

小姐姐群內(nèi)答疑

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PART 3

人工智能學(xué)習(xí)資料包

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6個(gè)實(shí)戰(zhàn)案例學(xué)習(xí)資料及代碼

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面試相關(guān)問題

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數(shù)學(xué)基礎(chǔ)學(xué)習(xí)資料

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的从数学入手，3招打破机器学习的边界的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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