机器学习和深度学习技能树、面试宝典_光环大数据培训

合集下载

互联网公司机器学习数据挖掘类的职位面试主要考察哪些_深圳光环大数据

互联网公司机器学习数据挖掘类的职位面试主要考察哪些_深圳光环大数据掘的理论知识、编程开发与数据结构算法的基础和业务理解与沟通表达的能力。

上面的图里列出了这个行业不同类型的从业者机器特点。

A. 主要是负责做最顶尖机器学习相关学术研究。

比如发明一些新的算法，想早期的SVM，LDA最近的一些deeplearning模型。

但是处在塔尖的的他们对于这些算法在业务场景的应用或者算法的实现兴趣并不大，主要精力都花在了理论研究上，比如证明个bounds什么的。

写出来的东西大部分发表在NIPS或者ICML 上，一般人也看不懂。

他们主要存在于一些研究机构中，如国外高校或者企业研究院。

一般企业如果需要这样的人，也是挖过来当震厂之宝吉祥物，不属于我们讨论的范围。

B. 他们既对算法有比较深入的了解，又有高超的编程技术。

他们的数学可能达不到炉火纯青的地步，他们的兴趣也不在于各种繁琐的理论推导。

他们对已有算法进行改进，并且给出最好的实现，造福广大人民群众，比如libsvm，svdfeature，paramater server这样的工具。

当然，这样的人才也是可遇不可求，而且他们也需要一个比较大的平台来施展自己的能力。

他们的工作应该能够成为一个企业数据挖掘的大杀器。

C.他们对算法有一定的了解，但是不够深入。

他们开发的经验有限，对于数据挖掘的应用了解也不够深入。

比如很多理论方向的研究生博士生可能就处于这个状态，即使能够发表一些看起来不错的文章，但离真正做出好的实际的数据挖掘工作还有很长的一段距离，需要一步一个脚印的踏实前进。

D.他们是算法界的大神，码农中的翘楚，横扫各路ACM ICPC比赛的英雄。

因为各种机缘巧合，他们没有选择数据挖掘作为自己以后的方向。

虽然他们对于机器学习理论和数据挖掘的应用场景不是很了解，但凭借他们的天赋，假以时日，也一定能在这个行业有所作为。

不过，其他领域也需要他们，也有他们大展拳脚的空间。

E.他们属于一般的码农，能写的一手好代码。

如何向普通人解释机器学习、数据挖掘_光环大数据培训

如何向普通人解释机器学习、数据挖掘_光环大数据培训光环大数据大数据培训机构，随着数据科学在人工智能发展中大放异彩，数据挖掘、机器学习进入了越来越多人的视野。

而对于很多人来说，诸如机器学习之类的名次听起来是神乎其技，但其真正的内涵却不为一般人所知。

特别是对于从事数据科学领域的人来说，如何向外行人解释自己所从事的工作几乎是一个超级难题。

那么到底什么是机器学习，如何用通俗易懂的语言来解释？我们通过以下几重境界来解释。

一、专业理论型百科定义+专业术语，让人听起来不明觉厉，实则一脸懵逼机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。

专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。

机器学习已经有了十分广泛的应用，例如：数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人运用。

机器学习从本质上来说是一种学习结构，整个结构包括环境、知识库和执行三个部分。

在整个过程中，环境向系统提供信息，系统利用这些信息修改知识库，以增进系统执行部分完成任务的效能，执行部分根据知识库完成任务，同时把获得的信息反馈给学习部分，从而继续改进知识库。

在具体的应用中，环境、知识和执行部分决定了具体的工作内容，学习部分所需要解决的问题完全由上述三部分确定。

简单来说，机器学习就是计算机利用已有的数据，得出了某种模型，并利用此模型预测未来的一种方法，这与人脑的思考方式非常类似。

二、以小见大型以某种机器学习具体的案例来说明，让人恍然大悟一开始我们先来看一个人为设计的场景。

假设一个房间里神奇地漂浮着无数个小球。

数据科学家常问的40道面试题_深圳光环大数据人工智能培训

数据科学家常问的40道面试题_深圳光环大数据人工智能培训想去机器学习初创公司做数据科学家？这些问题值得你三思！机器学习和数据科学被看作是下一次工业革命的驱动器。

这也意味着有许许多多令人激动的初创公司正在起步成长、寻找专业人士和数据科学家。

它们可能是未来的特斯拉、谷歌。

对于有职业抱负的你来说，看好一家好的创业公司团队后，如何能够脱颖而出，进入一家靠谱的创业团队呢？想得到这样的工作并不容易。

首先你要强烈认同那个公司的理念、团队和愿景。

同时你可能会遇到一些很难的技术问题。

而这些问题则取决于公司的业务。

他们是咨询公司？他们是做机器学习产品的？在准备面试之前就要了解清楚这些方面的问题。

为了帮你为今后的面试做准备，我准备了40道面试时可能碰到的棘手问题。

如果你能回答和理解这些问题，那么放心吧，你能顽强抵抗住面试。

注意：要回答这些问题的关键是对机器学习和相关统计概念有具体的实际理解。

机器学习面试题问1：给你一个有1000列和1百万行的训练数据集。

这个数据集是基于分类问题的。

经理要求你来降低该数据集的维度以减少模型计算时间。

你的机器内存有限。

你会怎么做？（你可以自由做各种实际操作假设。

）答：你的面试官应该非常了解很难在有限的内存上处理高维的数据。

以下是你可以使用的处理方法：1.由于我们的RAM很小，首先要关闭机器上正在运行的其他程序，包括网页浏览器，以确保大部分内存可以使用。

2.我们可以随机采样数据集。

这意味着，我们可以创建一个较小的数据集，比如有1000个变量和30万行，然后做计算。

3.为了降低维度，我们可以把数值变量和分类变量分开，同时删掉相关联的变量。

对于数值变量，我们将使用相关性分析。

对于分类变量，我们可以用卡方检验。

4.另外，我们还可以使用PCA（主成分分析），并挑选可以解释在数据集中有最大偏差的成分。

5.利用在线学习算法，如VowpalWabbit（在Python中可用）是一个可能的选择。

6.利用Stochastic GradientDescent（随机梯度下降）法建立线性模型也很有帮助。

《机器学习》的总结与心得_深圳光环大数据培训

《机器学习》的总结与心得_深圳光环大数据培训这段时间利用下班晚上和周末在家的时间把《机器学习》看了一遍，总的来说，除了前两章是基础，其余章节都是介绍模型方法，应用场景、理论推导、优化过程、算法等，每章都可独立阅读而不受其他章节影响。

如果只是每一章都看完，顶多就是了解了一种方法，相互之间是割裂的，这样当碰到一个实际问题，仍然无法思路完整的求解，因而有必要在阅读时就要有意识甚至刻意的建立起知识架构。

实际上，所谓的机器学习，是面对一个具体的问题，从给定的数据中产生模型的算法，也就是说脱离了实际问题谈机器学习算法是毫无意义的。

参考本书的章节内容，加上自己在读书、工作中的一些理解，简单总结一下基于机器学习的一般性问题解决方法。

前面提到，脱离实际问题谈机器学习是毫无意义的，那么在给定数据集（所谓大数据）和具体问题的前提下，一般解决问题的步骤可以概括如下：1、数据抽象将数据集和具体问题抽象成数学语言，以恰当的数学符号表示。

这样做自然是为了方便表述和求解问题，而且也更加直观。

2、设定性能度量指标机器学习是产生模型的算法，一般来说模型都有误差。

如果模型学的太好，把训练样本自身的一些特点当成所有潜在样本具有的一般性质，这种情况称为过拟合，这样的模型在面对新样本时就会出现较大误差，专业表述就是导致模型的泛化性能下降。

与之相对的是欠拟合，模型对样本的一般性质都没学好，这种情况一般比较好解决，扩充数据集或者调整模型皆可。

而一般来说无论是机器学习还是现在很火的深度学习，面对的主要问题都是过拟合。

那么为了保证模型的泛化能力足够强，必须要有衡量模型泛化能力的评价标准，也就是性能度量的设定。

很显然不同的性能度量会导致不同的评判结果，好的性能度量能够直观的显示模型的好坏，同时也能看到不同模型，或者模型的不同参数下对解决问题的程度好坏。

进一步，有的问题可以直接基于设定的性能度量直接做最优化，得出该问题的一般求解模型。

比如回归任务最常用的性能度量就是均方误差，目标就是让均方误差最小，这就直接转化成了一个最优化问题。

大数据机器学习如何通过面试_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金

大数据/机器学习如何通过面试_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金对没什么工作经验的应届毕业生来说，面试是一个很难过的坎儿，尤其是IT行业的学生，一心扑在代码上，说话还没打代码利索，面对HR时就像犯错的孩子，什么都不敢说。

大数据相关专业的学员就更是如此，本来已经很紧张了，问题还难，不掌握一点面试技巧是不行的。

一般面试，你需要过两关，一是HR 这关，二是你将来的直属领导这关。

今天先教你应对HR的“小刁难”。

面对HR，放轻松面试是场心理战，面试前深呼吸，放轻松，要坚信一切HR 都是纸老虎。

大数据知识难吗？难。

HR懂吗？肯定不懂。

所以，你虽然没什么工作经验，但在大数据领域，你可比HR有经验。

HR的面试主要是看你这个人的性格怎么样，能不能很好的工作。

所以，你应该表现得云淡风轻，自然得体，话不要说太快，想好了再说。

A.自我介绍这时HR并不是想了解你来自哪里，性格怎样。

你的性格，早就在你和HR的谈话中暴露无遗，所以，你面试的状态很重要。

你可以简单列举一下能体现你工作能力的事情，再介绍一下你都有过哪些大数据方面的项目经验。

你做过的，别人做过的，都可以说成是自己的（当然，前提是你已经对别人做过的项目有了充分的了解）。

B.你的优缺点首先你要了解从事大数据工作应该具备哪些优点（如，学习能力强，理解力强，思维灵活，逻辑思维强，执行力强，英文好，做事效率高，能吃苦，善于刻苦钻研等），忌讳哪些缺点（如马虎、逻辑性差、办事磨蹭，理性思维不好等）。

然后，你就知道你该说哪些优点，不该说哪些缺点了。

说的时候，最好有一些生动的小例子来佐证。

C.你的职业发展规划这种问题，对于刚毕业的学生来说，说得太模糊，HR 会认为你对大数据行业认识不清，说得太大，HR会觉得你好高骛远不踏实。

因此在说的时候一定要让HR感觉到，你想要踏踏实实做好现在的这份工作，在工作中多思考，多积累经验，争取在3年左右，做到什么样的程度（说达到某一职务不太好，可以说把某一项技术，做到什么样的程度）。

机器学习基础_深圳光环大数据人工智能培训

机器学习基础_深圳光环大数据人工智能培训本次分享主要分为以下四个部分：1.ML技术都用在哪里？2.最常用的LR是什么鬼？3.ML工程师每天都在干什么？4.DL在企业里都怎么玩？一、ML技术都用在哪里？以一次搜索引擎检索为例，在搜索框中输入关键词“承德旅游”。

可以发现，在搜索结果中既有自然搜索的结果也有sponsored search的广告结果。

在这样一次检索的背后发生了什么呢？下图是一个检索的示意图。

最前端是WEB 服务的网关，比如Nginx，Tengine这样的服务器。

输入的查询词是“承德旅游”。

首先，它会进入高级检索模块，其中包含很多步骤，比如query分析、query变换、query规约、关键词扩展等。

找到了query召回信号之后，进入基础检索进行召回，比如广告主文案的召回。

下图最下部分是检索索引部分。

众所周知，在sponsored search中，广告的排序是和广告在展示后是否会被用户点击是直接相关的。

但决定广告在一个队列里时的先后顺序时，就需要用到机器学习。

这是一个典型的二分类，即点击或不点击。

点击率预估模块可以在下图的左侧找到。

类似的机器学习的例子还有很多。

比如，打开手机淘宝，在这一块区域中，每一个人看到的结果都不一样。

右边是手机淘宝的首页下方的猜你喜欢商品推荐模块。

这个模块会根据用户的长短期兴趣来推荐不同的商品。

像这样的商品推荐应用中就大量地使用了机器学习相关的技术。

类似的系统有很多，比如Netflix，它曾是美国的一个租碟公司，现在主营网络视频和电视直播等等。

下图是它的系统架构图。

其中既有搜索也有推荐，大量的使用了机器学习的相关技术。

下图是一个简要的淘宝推荐示意图。

可以从用户的行为日志中挖掘可能的商品和商品之间的关联，以及用户的喜好。

在做出一些推荐之后，会对推荐进行排序、过滤等。

这其中，商品展示后是否会被用户点击，用户点击后是否会购买，都是典型的二分类问题，都可以转化为机器学习问题来处理。

光环大数据的人工智能培训_光环大数据人工智能培训课程有哪些内容

光环大数据的人工智能培训_光环大数据人工智能培训课程有哪些内容光环大数据人工智能培训课程有哪些内容？随着人工智能技术在个人财务管理、公共记录、客户体验以及学习新事物等平台的发展，这种行业转移将变得更加普遍。

人工智能工程师和开发人员将致力于打造由算法驱动的人工智能，人工智能的发展会越来越好，因此参加人工智能培训课程进而转行人工智能行业是非常好的时机。

光环大数据人工智能培训课程有哪些内容？课程一阶段PythonWeb学习内容：PythonWeb内容实战学习目标：掌握HTML与CSS基础与核心、JavaScript原生开发，jQuery框架、XML与AJAX 技术完成项目：大型网站设计项目、京东电商网站项目、JS原生特效编写实战。

课程二阶段PythonLinux学习内容：PythonLinux实战开发学习目标：熟练Linux安装与管理、熟练使用Shell核心编程，掌握服务器配置与管理。

完成项目：ERP员工管理系统开发、图书管理系统开发、数据库系统调优。

课程三阶段文件与数据库学习内容：文件与数据库实战开发学习目标：熟练掌握Python各类操作，熟练掌握数据库语法与函数编程，及大数据库解决方案完成项目：权限系统数据库设计、日志系统数据库设计、综合系统数据库设计。

课程四阶段Python基础学习内容：Python基础实战开发学习目标：熟练掌握Python基础开发，掌握函数与控制、Python数据库开发。

完成项目：设计高级石头剪刀布游戏、计算器程序设计开发。

课程五阶段Python进阶开发学习内容：Python进阶实战开发学习目标：熟练使用经典开发与爬虫设计，熟练掌握买面向对性开发及并发原理。

完成项目：智能电子购物车项目、异步即时聊天室项目、Python超级爬虫编写。

课程六阶段Django编程开发学习内容：Django编程实战开发学习目标：熟练掌握Django框架设计、了解Django工作机制、熟练应用Django框架。

机器学习算法集锦_深圳光环大数据培训

机器学习算法集锦_深圳光环大数据培训机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。

专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

严格的定义：机器学习是一门研究机器获取新知识和新技能，并识别现有知识的学问。

这里所说的“机器”，指的就是计算机，电子计算机，中子计算机、光子计算机或神经计算机等等。

机器学习概论由上图所示：机器学习分为四大块： classification (分类)， clustering (聚类), regression (回归), dimensionality reduction (降维)。

classification & regression举一个简单的例子：给定一个样本特征 x, 我们希望预测其对应的属性值 y, 如果 y 是离散的, 那么这就是一个分类问题，反之，如果 y 是连续的实数, 这就是一个回归问题。

如果给定一组样本特征 S={x∈RD}, 我们没有对应的 y, 而是想发掘这组样本在 D 维空间的分布, 比如分析哪些样本靠的更近，哪些样本之间离得很远, 这就是属于聚类问题。

如果我们想用维数更低的子空间来表示原来高维的特征空间, 那么这就是降维问题。

无论是分类还是回归，都是想建立一个预测模型 H，给定一个输入 x, 可以得到一个输出 y:y=H(x)不同的只是在分类问题中, y 是离散的; 而在回归问题中 y 是连续的。

所以总得来说，两种问题的学习算法都很类似。

所以在这个图谱上，我们看到在分类问题中用到的学习算法，在回归问题中也能使用。

分类问题最常用的学习算法包括 SVM (支持向量机) , SGD (随机梯度下降算法), Bayes (贝叶斯估计), Ensemble, KNN 等。

而回归问题也能使用 SVR, SGD, Ensemble 等算法，以及其它线性回归算法。

深度学习研究综述_光环大数据培训

深度学习研究综述_光环大数据培训一、深度学习说到深度学习，估计只要有接触的您，一定会知晓一二，其实深度学习就是机器学习领域的一个新研究方向。

刚刚开始的阶段，在语音识别和计算机视觉等多类应用中取得了突破性的进展，尤其在语音领域。

其动机在于建立模型模拟人类大脑的神经大体结构，在处理训练数据（图像、语音或文本）信号时，通过多个变换阶段分层对数据特征进行描述，进而给出数据的表达，以图像数据为例，灵长类的视觉系统中对这类信号的处理依次为：首先是检测边缘，纹理等简单的初始形状特征，然后再逐步形成更复杂的视觉形状，同样地，深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示、属性类别或特征，给出数据的分层特征表示。

作为深度学习的“深度”，到底是怎么理解的？？？深度学习之所以被称为“深度”，其实想相对于那些传统机器学习而言。

就好比我们的模型深度更加深入，在学习过程中，非线性操作的层级数比之前多很多。

浅层学习主要是依赖人工特征，也就是依赖人工以往的经验去提取数据的特征，用模型学习后的特征表示是没有层次机构的单层特征。

而深度学习是在原始输入数据上，通过逐层变化提取特征，将样本数据在原始的数据空间特征表示转换到新的特征空间（就好比SVM对于线性不可分的情况，可以利用核的思想，将原数据的特征空间投影到更高的空间去表达），然后自动去学习得到层次化的特征表示，从而更有利于物体的分类或特征的可视化。

深度学习理论的另一个理论动机是：如果一个函数可用K层结构以简洁的形式表达，那么用 K-1层的结构表达则可能需要指数级数量的参数( 相对于输入信号) ，且泛化能力不足。

深度学习的概念最先有这个想法的是G.E. Hinton等人在2006年提出，主要就是将样本数据通过一定的训练方法得到多层网络结构的机器学习过程。

传统的神经网络随机初始化网络中的权值，导致网络很容易收敛到局部最小值，为解决这一问题，Hinton提出使用无监督预训练方法优化网络权值的初值，再进行权值微调的方法，拉开了深度学习的序幕。

机器学习入门学习资料_光环大数据培训机构

机器学习入门学习资料_光环大数据培训机构如果你是一个真正的初学者，并且有兴趣开始机器学习领域的学习，我希望你能在其中找到有用的东西。

我的建议是，选取其中一项资源，一本书，或者一个库，从头到尾的读一边，或者完成所有的教程。

选定一个后坚持学习，等到完全掌握以后，再选取另一个资源按同样的方法学习。

现在开始吧。

程序库我信奉这么一句话：学到一定程度后，你需要开始尝试做事。

这就是我怎么学会编程的，并且我确信其他大部分的人也是这么学会的。

要知道自己的极限，激发自己的能量。

如果你知道怎么编程，你就能快速深入到机器学习的学习中。

然后制定一个计划，在你实现一个工程系统前学习完这项技术相关的数学知识。

找一个库，先阅读其文档，然后就可以照着指南尝试做一些事情了。

以下是最优秀的机器学习库开源代码。

我并不认为这些库适用于你的工程项目，但是它们非常适合学习，开发及建模。

先选择一个你熟悉的语言对应的库，然后再尝试其他更功能强大的库。

如果你是个很好的程序员，你应该知道你可以很容易的从一种语言切换到另一种语言。

程序逻辑都是一样的，只是语法和API的区别而已。

R Project for Statistical Computing（用于统计计算的R工程）：这是一个软件环境，采用类lisp脚本语言。

提供了你想要的所有统计相关的东西，包括非常赞的绘图。

CRAN（第三方机器学习包）的机器学习分类下有该领域专家们编写的代码，最新的接口方法和其他你能想到的功能都可以在上面找到。

如果你想快速建模并开发，R工程是必学的。

不过你不一定从一开始就从这个工程学起。

WEKA：数据挖掘平台，提供了API，一些命令行及整个数据挖掘生命周期的图像化用户接口。

你可以准备数据，进行可视化开发，创建分类、回归、集群模型和很多内嵌及第三方组件提供的算法。

如果你需要基于Hadoop平台工作，那么Mahout就是一个很好的机器学习java框架，这个框架和和WEKA不相关。

但如果你是大数据和机器学习的新手，那么还是坚持看WEKA，记得一次只学一样东西。

机器学习路线图_深圳光环大数据培训

机器学习路线图_深圳光环大数据培训也许你和这个叫『机器学习』的家伙一点也不熟，但是你举起iphone手机拍照的时候，早已习惯它帮你框出人脸；也自然而然点开今日头条推给你的新闻；也习惯逛淘宝点了找相似之后货比三家；亦或喜闻乐见微软的年龄识别网站结果刷爆朋友圈。

恩，这些功能的核心算法就是机器学习领域的内容。

套用一下大神们对机器学习的定义，机器学习研究的是计算机怎样模拟人类的学习行为，以获取新的知识或技能，并重新组织已有的知识结构使之不断改善自身。

简单一点说，就是计算机从数据中学习出规律和模式，以应用在新数据上做预测的任务。

近年来互联网数据大爆炸，数据的丰富度和覆盖面远远超出人工可以观察和总结的范畴，而机器学习的算法能指引计算机在海量数据中，挖掘出有用的价值，也使得无数学习者为之着迷。

但是越说越觉得机器学习有距离感，云里雾里高深莫测，我们不是专家，但说起算有一些从业经验，做过一些项目在实际数据上应用机器学习。

这一篇就我们的经验和各位同仁的分享，总结一些对于初学者入门有帮助的方法和对进阶有用的资料。

2. 机器学习关注问题并非所有的问题都适合用机器学习解决(很多逻辑清晰的问题用规则能很高效和准确地处理)，也没有一个机器学习算法可以通用于所有问题。

咱们先来了解了解，机器学习，到底关心和解决什么样的问题。

从功能的角度分类，机器学习在一定量级的数据上，可以解决下列问题：1.分类问题根据数据样本上抽取出的特征，判定其属于有限个类别中的哪一个。

比如：垃圾邮件识别(结果类别：1、垃圾邮件 2、正常邮件)文本情感褒贬分析(结果类别：1、褒 2、贬)图像内容识别识别(结果类别：1、喵星人 2、汪星人 3、人类 4、草泥马 5、都不是)。

2.回归问题根据数据样本上抽取出的特征，预测一个连续值的结果。

比如：星爷《美人鱼》票房大帝都2个月后的房价隔壁熊孩子一天来你家几次，宠幸你多少玩具3.聚类问题根据数据样本上抽取出的特征，让样本抱抱团(相近/相关的样本在一团内)。

Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(二)_光环大数据培训

Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（二）_光环大数据培训四、关于特征特征是机器学习系统的原材料，对最终模型的影响是毋庸置疑的。

如果数据被很好的表达成了特征，通常线性模型就能达到满意的精度。

那对于特征，我们需要考虑什么呢？4.1、特征表示的粒度学习算法在一个什么粒度上的特征表示，才有能发挥作用？就一个图片来说，像素级的特征根本没有价值。

例如下面的摩托车，从像素级别，根本得不到任何信息，其无法进行摩托车和非摩托车的区分。

而如果特征是一个具有结构性（或者说有含义）的时候，比如是否具有车把手（handle），是否具有车轮（wheel），就很容易把摩托车和非摩托车区分，学习算法才能发挥作用。

4.2、初级（浅层）特征表示既然像素级的特征表示方法没有作用，那怎样的表示才有用呢？1995 年前后，Bruno Olshausen和David Field 两位学者任职Cornell University，他们试图同时用生理学和计算机的手段，双管齐下，研究视觉问题。

他们收集了很多黑白风景照片，从这些照片中，提取出400个小碎片，每个照片碎片的尺寸均为16×16 像素，不妨把这400个碎片标记为S[i], i = 0,.. 399。

接下来，再从这些黑白风景照片中，随机提取另一个碎片，尺寸也是16×16 像素，不妨把这个碎片标记为T。

他们提出的问题是，如何从这400个碎片中，选取一组碎片，S[k], 通过叠加的办法，合成出一个新的碎片，而这个新的碎片，应当与随机选择的目标碎片T，尽可能相似，同时，S[k] 的数量尽可能少。

用数学的语言来描述，就是：Sum_k (a[k] * S[k]) –> T, 其中a[k] 是在叠加碎片S[k] 时的权重系数。

为解决这个问题，Bruno Olshausen和David Field 发明了一个算法，稀疏编码（Sparse Coding）。

机器学习的实现依赖于数据_光环大数据培训

机器学习的实现依赖于数据_光环大数据培训大数据、分析、物联网、云技术……最近的几年里，没有这些术语你就无法参与到关于科技的讨论和对话中。

它们已经成了科技中主要的参与者，影响着商务的方方面面。

变化似乎正在以极快的速度发生着，并且没有减速的迹象。

如今，科技中唯一不变的就是变化本身了。

不断的变化需要不断的创新，因此就需要引入更多的新技术。

进入科技话题的新技术之一是机器学习。

加特纳指出机器学习是2016年十大技术趋势之一。

毫无疑问这是一个热点话题。

一切旧的又是新的我发现有趣的是机器学习的基本原理可追溯到70年代和80年代早期的人工智能研究。

当时的工作受到计算机性能和数据利用量的限制。

突破这些约束是近年来机器学习取得飞跃性进展的关键。

计算周期和数据利用水平在几十年前是无法想象的。

机器学习的目标听起来很简单：提供系统基于信息上学习的能力。

尽管它听起来简单，这是在挑战经典的软件工程。

大多数我们所熟悉的“硬编码”软件开发系统的行为都是基于计划和预期的用户数据交互。

标准的“if – then –else”模型。

人工智能/机器学习的算法要求更为复杂。

它们需要允许系统形成它自己以输入为依据的分析模式。

这些模式根据提供的信息不断变化。

以数据和这些模式为依据，行为被决定。

正如你从描述中了解到的，这将导致非常不确定的行为。

系统将会根据提供的信息分析，理解并做出反应，根据更多的信息调整行为，然后提供反馈。

分析和行为不断的改变，随着时间过去被改进。

想象一下进行一个适合这个系统的测试！（即将讨论的主题）你正享受着机器学习带来的便利你有网飞公司的账户吗？亚马逊呢？每次你登录时，网飞和亚马逊都给你提供一个推荐列表。

这两个公司都有非常复杂的，专有的算法。

通过这些算法，就可以分析蕴含着你和所有其他成员交易的庞大的信息群。

基于这些数据,他们建立了你的预期行为模型，并提出了一系列的建议给你。

你对这些建议的反应也被反馈到算法中，然后算法会不断调整以适应你的行为模式。

机器学习入门指南_光环大数据培训

机器学习入门指南_光环大数据培训1.找一个你感兴趣的问题从一个你想解决的问题入手，会更容易集中精力，也更有学习的动力，这种方法比照着一份长得吓人的散乱知识点清单来学习要好很多。

和被动地阅读相比，解决问题也能驱使你深入到机器学习之中。

好的入门问题有以下几个标准：涉及你个人感兴趣的领域；有现成的数据适合用来解决这个问题，否则你需要花大把的时间来找数据；你能够在一台机器上流畅地处理这些数据，或者它的子集。

想不出来要解决的问题？上Kaggle嘛……Kaggle有个入门系列竞赛，提供了适用于新手的机器学习问题。

推荐从泰坦尼克号乘客的生还概率预测（https:///c/titanic）开始。

2.做一个快速、脏乱、黑客范儿的端到端解决方案初学者很容易陷入一个实现细节之中，或者为错误的机器学习算法仔细调试，你需要避免这种错误。

你的目标，是尽可能快地把端到端的基本解决方法做出来：读入数据、把它处理成适用于机器学习的格式、训练一个基本的模型、得出结果、评估它的性能。

3.改进你的方案现在，基本功能已经实现，发挥创造性的时候到了。

你可以尝试对最初解决方案中的每个组件进行优化，然后测试修改带来的作用，搞清楚该在哪个部件上花时间。

通常来说，获取更多的数据或者请洗数据之类的预处理步骤，比优化机器学习模型有着更高的投入产出比。

这些步骤可能需要你亲自上手处理数据，比如说通过检查特定的某一行、通过可视化方法来查看数据分布等方式，来更好地理解数据的结构和怪癖。

4.写出来你的解决方案&分享想要获得别人对你的解决方案的反馈，最好的方法就是写出来并分享。

写出你的解决方案意味着你会以新的方式去看它，并加深理解，也能让别人理解你的工作并做出反馈、帮你学习进步。

写作也有助于开始建立机器学习作品集，来展示你的能力，对找工作很有帮助。

我们以Kaggle数据集和KaggleKernels为例，它们分别可以用来分享数据和解决方案，从而获得反馈，看其他人如何对你的问题进行扩展。

机器学习知识点及其算法_北京光环大数据人工智能培训

机器学习知识点及其算法_北京光环大数据人工智能培训机器学习发展到现在，已经形成较为完善的知识体系，同时大量的数据科学家的研究成果也让现实问题的处理有了相对成熟的应对算法。

所以对于一般的机器学习来说，解决问题的方式变的非常简单：熟悉这些基本的算法，并且遇到实际的问题能够系统地运用这些思想来解决。

按学习方式划分的机器学习知识架构机器学习细分方法（点击图片查看高清大图）这篇文章将对机器学习算法进行分类的详细描述，并介绍几个常用的机器学习算法（附python代码），这些足够解决平时的大多数问题。

回归算法（Regression Algorithms）回归是关注变量之间关系的建模，利用模型预测误差测量进行反复提炼。

回归方法是统计工作，已纳入统计机器学习。

这可能是令人困惑，因为我们可以用回归来引用各类的问题及各类算法，回归其实是一个过程。

普通最小二乘法 Ordinary Least Squares逻辑回归 Logistic Regression逐步回归 Stepwise Regression多元自适应回归 MARS局部散点平滑估计 LOESS基于实例的方法（Instance-based Algorithms）基于实例的学习模型是使用那些对于模型很重要训练数据，这类方法通常使用基于示例数据的数据库，用新数据和数据库数据以一种相似度方式从中找到最佳匹配，从而作出预测。

出于这个原因，基于实例的方法也被称为赢家通吃所有的方法和基于记忆的学习。

重点放在存储实例之间的相似性度量表现上。

k最邻近算法 k-Nearest Neighbour ，kNN学习矢量量化 Learning Vector Quantization ，LVQ自组织映射 Self-Organizing Map ，SOM局部加权学习 Locally Weighted Learning ，LWL正则化方法（regularization Algorithms）正则化方法是其他算法(回归算法)的延伸，根据算法的复杂度对算法进行调整。

机器学习常用的三种算法_北京光环大数据人工智能培训

机器学习常用的三种算法_北京光环大数据人工智能培训假设有一些数据相关的问题亟待你解决。

在此之前你听说过机器学习算法可以帮助解决这些问题，于是你想借此机会尝试一番，却苦于在此领域没有任何经验或知识。

你开始谷歌一些术语，如“机器学习模型”和“机器学习方法论”，但一段时间后，你发现自己完全迷失在了不同算法之间，于是你准备放弃。

朋友，请坚持下去！幸运的是，在这篇文章中我将介绍三大类的机器学习算法，针对大范围的数据科学问题，相信你都能满怀自信去解决。

在接下来的文章中，我们将讨论决策树、聚类算法和回归，指出它们之间的差异，并找出如何为你的案例选择最合适的模型。

有监督的学习 vs. 无监督的学习理解机器学习的基础，就是要学会对有监督的学习和无监督的学习进行分类，因为机器学习中的任何一个问题，都属于这两大类的范畴。

在有监督学习的情况下，我们有一个数据集，它们将作为输入提供给一些算法。

但前提是，我们已经知道正确输出的格式应该是什么样子（假设输入和输出之间存在一些关系）。

我们随后将看到的回归和分类问题都属于这个类别。

另一方面，在我们不知道输出应该是什么样子的情况下，就应该使用无监督学习。

事实上，我们需要从输入变量的影响未知的数据中推导出正确的结构。

聚类问题是这个类别的主要代表。

为了使上面的分类更清晰，我会列举一些实际的问题，并试着对它们进行相应的分类。

示例一假设你在经营一家房地产公司。

考虑到新房子的特性，你要根据你以前记录的其他房屋的销售量来预测它的售价是多少。

你输入的数据集包括多个房子的特性，比如卫生间的数量和大小等，而你想预测的变量（通常称为“目标变量”）就是价格。

预测房屋的售价是一个有监督学习问题，更确切地说，是回归问题。

示例二假设一个医学实验的目的是预测一个人是否会因为一些体质测量和遗传导致近视程度加深。

在这种情况下，输入的数据集是这个人的体质特征，而目标变量有两种：1 表示可能加深近视，而 0 表示不太可能。

机器学习常见面试思想梳理_深圳光环大数据

机器学习常见面试思想梳理_深圳光环大数据找工作时（IT行业），除了常见的软件开发以外，机器学习岗位也可以当作是一个选择，不少计算机方向的研究生都会接触这个，如果你的研究方向是机器学习/数据挖掘之类，且又对其非常感兴趣的话，可以考虑考虑该岗位，毕竟在机器智能没达到人类水平之前，机器学习可以作为一种重要手段，而随着科技的不断发展，相信这方面的人才需求也会越来越大。

纵观IT行业的招聘岗位，机器学习之类的岗位还是挺少的，国内大点的公司里百度，阿里，腾讯，网易，搜狐，华为（华为的岗位基本都是随机分配，机器学习等岗位基本面向的是博士）等会有相关职位，另外一些国内的中小型企业和外企也会招一小部分。

当然了，其中大部分还是百度北京要人最多，上百人。

阿里的算法岗位很大一部分也是搞机器学习相关的。

另外本人有幸签约了网易杭州研究院的深度学习算法岗位，打算从事机器学习领域至少5年。

非常感谢小易收留了我！下面是本人在找机器学习岗位工作时，总结的常见机器学习算法（主要是一些常规分类器）大概流程和主要思想，希望对大家找机器学习岗位时有点帮助。

实际上在面试过程中，懂这些算法的基本思想和大概流程是远远不够的，那些面试官往往问的都是一些公司内部业务中的课题，往往要求你不仅要懂得这些算法的理论过程，而且要非常熟悉怎样使用它，什么场合用它，算法的优缺点，以及调参经验等等。

说白了，就是既要会点理论，也要会点应用，既要有点深度，也要有点广度，否则运气不好的话很容易就被刷掉，因为每个面试官爱好不同。

朴素贝叶斯：有以下几个地方需要注意：1. 如果给出的特征向量长度可能不同，这是需要归一化为通长度的向量（这里以文本分类为例），比如说是句子单词的话，则长度为整个词汇量的长度，对应位置是该单词出现的次数。

2. 计算公式如下：其中一项条件概率可以通过朴素贝叶斯条件独立展开。

要注意一点就是的计算方法，而由朴素贝叶斯的前提假设可知， = ，因此一般有两种，一种是在类别为ci的那些样本集中，找到wj出现次数的总和，然后除以该样本的总和；第二种方法是类别为ci的那些样本集中，找到wj出现次数的总和，然后除以该样本中所有特征出现次数的总和。

Python 网页爬虫、文本处理、科学计算、机器学习_光环大数据Python培训

Python 网页爬虫、文本处理、科学计算、机器学习_光环大数据Python培训曾经因为NLTK的缘故开始学习Python，之后渐渐成为我工作中的第一辅助脚本语言，虽然开发语言是C/C++，但平时的很多文本数据处理任务都交给了Python。

离开腾讯创业后，第一个作品课程图谱也是选择了Python系的Flask 框架，渐渐的将自己的绝大部分工作交给了Python。

这些年来，接触和使用了很多Python工具包，特别是在文本处理，科学计算，机器学习和数据挖掘领域，有很多很多优秀的Python工具包可供使用，所以作为Pythoner，也是相当幸福的。

其实如果仔细留意微博，你会发现很多这方面的分享，自己也Google了一下，发现也有同学总结了“Python机器学习库”，不过总感觉缺少点什么。

最近流行一个词，全栈工程师（full stack engineer），作为一个苦逼的创业者，天然的要把自己打造成一个full stack engineer，而这个过程中，这些Python 工具包给自己提供了足够的火力，所以想起了这个系列。

当然，这也仅仅是抛砖引玉，希望大家能提供更多的线索，来汇总整理一套Python网页爬虫，文本处理，科学计算，机器学习和数据挖掘的兵器谱。

一、Python网页爬虫工具集一个真实的项目，一定是从获取数据开始的。

无论文本处理，机器学习和数据挖掘，都需要数据，除了通过一些渠道购买或者下载的专业数据外，常常需要大家自己动手爬数据，这个时候，爬虫就显得格外重要了，幸好，Python提供了一批很不错的网页爬虫工具框架，既能爬取数据，也能获取和清洗数据，我们也就从这里开始了：1.ScrapyScrapy, a fast high-level screen scraping and web crawling frameworkfor Python.鼎鼎大名的Scrapy，相信不少同学都有耳闻，课程图谱中的很多课程都是依靠Scrapy抓去的，这方面的介绍文章有很多，推荐大牛pluskid早年的一篇文章：《Scrapy 轻松定制网络爬虫》，历久弥新。

深度学习入门指导光环大数据深度学习培训

深度学习入门指导光环大数据深度学习培训近日，Rachel Thomas在fast.ai上发布了一篇博文《What you need to do deep learning》，他希望通过这篇文章回答一些深度学习入门者经常会问到的问题：什么样的电脑才能用来做深度学习？为什么 fast.ai 推荐使用英伟达的GPU 呢？哪些深度学习库不适合初学者？你又是如何将深度学习应用到实际生产中的？Rachel Thomas认为，所有的这些问题都可以归结到一个主题，那就是“究竟需要准备好哪些东西（硬件、软件、知识背景以及数据等）才能开始深度学习？”。

所以本篇博客正是针对那些想入门深度学习以及对深度学习感兴趣的新人而写的。

一、硬件基础关于硬件基础，我们首先不得不感谢一下游戏工业的蓬勃发展。

视频游戏工业的体量（就盈利而言）远远超出了电影工业和音乐工业之和（/RYyaZ9Y）。

在过去的 20 年里，视频游戏工业极大地推进了 GPUs （图像处理单元）的发展进步，这是由于 GPU 可用于加速游戏图像渲染的矩阵数学运算过程。

并且非常幸运的是，深度学习运算中也涉及到大量的矩阵操作。

而这些年在 GPU 上取得运算能力的进步也正是为什么神经网络算法在早期没有发挥出效力，直到在近几年才展露头角的原因之一。

因为在没有 GPU 的条件下，要训练一个深度学习模型在大多数情况下都将是一个非常漫长而痛苦的过程。

图一英伟达Tesla系列显卡注意 GPU 的选择大多数的深度学习从业者并不需要直接通过编程来操控 GPUs，而是使用一些诸如 PyTorch 或 TensorFlow 这样的软件包来实现的。

但是为了能够高效地使用这些软件包，我们必须购买正确的 GPU，而这几乎就等价于我们需要购买英伟达出产的 GPU（/zjYolU1）。

CUDA（/zj4MD9I）和 OpenCL （/RYya30e）是当前用来实现 GPU 编程的主流方式。

CUDA 是迄今为止发展最好的，拥有最广泛生态系统的，也是最被深度学习框架支持的集成技术。