机器学习周志华学习收获
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简述信息一览：
机器学习,数据挖掘的书有哪些
1、如果你刚踏入机器学习的世界，我强烈推荐你阅读《机器学习导论》。这本书的讲解深入浅出，非常适合初学者。同时，你也可以参考Ethem Alpaydin的《机器学习导论》第二版。Andrew Ng的课程Andrew Ng大神在斯坦福的课程也是必看的经典之作。通过学习这门课程，你可以更好地了解机器学习的基本概念和算法。
2、推荐：Jiawei Han的《数据挖掘概念与技术》、Ian H. Witten 的《数据挖掘实用机器学习技术》、Pang-Ning Tan的《数据挖掘导论》、Matthew A. Russell的《社交网站的数据挖掘与分析》、Anand Rajaraman的《大数据》。
3、深入浅出数据分析 （豆瓣） 这书挺简单的，基本的内容都涉及了，说得也比较清楚，最后谈到了R是大加分。难易程度：非常易。 啤酒与尿布 （豆瓣） 通过案例来说事情，而且是最经典的例子。难易程度：非常易。
4、以下是推荐的2022年的书籍：《游戏开发技术：从入门到精通》（Game Development Technology： From Beginner to Expert），作者：马克·吉尔曼（Mark Gilman）。《现代医学统计学：简要概览》（Modern Medical Statistics： A Brief Overview），作者：杰森·布朗（Jason Brown）。
5、但瑕不掩瑜，总体而言，这依然是一本初学者理想的入门书籍。在学习完上一本《数据挖掘》后，此时的你将会拥有一些简单的数据分析基础。如果还想更上一层楼，那么周志华老师的这本《机器学习》绝对是不能错过的进阶读本。
周志华多大了
周志华周志华，男，毕业于南京大学计算机科学与技术系（学士、硕士、博士），2001年留校任教。
一般硬件的工程师是能干到55~60岁的。劳动和社会保障部1999年3月9日发布《关于制止和纠正违反国家规定办理企业职工专提前退休有关问题的属通知》，通知指出：国家法定的企业职工退休年龄是男年满60周岁，女工人年满50周岁，女干部年满55周岁。
新壶在使用之前，需要处理，这个过程就叫开壶。开壶也有好多种方法，下面介绍一种 用白水煮少一个小时。具体方法是将壶盖与壶身分开，放入凉水锅中，将锅置于炉子上，以文火慢慢加热沸腾。1小时后关火。这一步可以藉热胀冷缩让壶身的气孔释放出所含的土味及杂质。
百度下南大周志华，国内AI顶级权威。 基础研究，重在理学，尤其物理学。复交浙的物理学能与科南比吗？国内最强量子研究，出自中科大。
仙剑5等待了整整四年才出炉，就是因为这个。主攻轩辕剑的制作团队DOMO来到北软进行仙5的制作，可是很多重要的人员流失让仙5能否继承仙4的优秀打上了一个大大的问号。不说别的，就说音乐，没有了骆集益和周志华，仙5的音乐还能有多少期待真的是一个未知数。
■校园优美，设施齐备 学院所在地江苏镇江扬中经济发达、风景秀美，是首批“国家级生态示范区”、“中国工程电气岛”、“省新型工业化产业示范基地”，在全国县域经济创新力评比中高居榜首。学院设有4个系，25个专业，学院规划面积1000亩，一期建成400亩，校内实验实训室67个，校外实训基地120多个。
经典机器学习系列之【集成学习】
深度学习（Deep Learning）：通过模拟人脑的神经网络结构，进行大规模的非线性数据建模和特征提取。深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。机器学习与深度学习神经网络 迁移学习（Transfer Learning）：将已学习的知识和经验应用于新的问题上，从而加快学习速度和提升性能。
强化学习是机器学习的另一种方法，它模拟了人类或智能体在环境中学习的过程。在强化学习中，算法在执行某些动作后获徖奖励或惩罚，并学习如何在未来***取最优动作。常见的强化学习算法有：Q学习，Sarsa，DQN等。还有一些算法是监督学习和非监督学习的结合，如半监督学习和集成学习。
背景和相关工作聚焦于监督学习和LCE算法，特别关注如何通过bagging-boosting策略来掌控偏见与方差的微妙平衡。在训练集的偏差与方差问题上，XEM巧妙地找到了平衡点。MTS分类任务涵盖多元变量与有序时间序列，其中正则化逻辑回归、SVM和神经网络是常用工具。
什么是艾波-罗斯算法？艾波-罗斯（AdaptiveBoosting，简称AdaBoost）是一种基于神经网络的机器学习算法，用于分类问题。它是一种集成学习算法，通过组合多个弱分类器来构建一个强分类器，提高分类准确率。
在机器学习模型训练中，过拟合是一个常见的问题。本文将介绍几种避免过拟合的方法，帮助读者更好地训练模型。从基础模型入手在训练模型时，应从基础模型入手，勿一开始就引入过多特征和参数，以免造成模型复杂度过高。扩充样本量为确保数据类型覆盖全面，应扩充样本量。
每种算法好像一种专家，集成就是把简单的算法组织起来，即多个专家共同决定结果。集成算法比使用单个模型预测出来的结果要精确的多，但需要进行大量的维护工作。回归算法。
普通程序员如何向人工智能方向转型?
持续学习： 随着技术的不断进步，底层程序员需要不断学习新的编程语言、框架和工具。这有助于保持对技术的敏锐度，并确保能够适应不断变化的技术环境。 了解人工智能： 为了在人工智能时代保持竞争力，底层程序员应该学习机器学习、深度学习和自然语言处理等人工智能技术。
首先，我需要确定目标方向。在我思考职业方向时，我认为最重要的因素是内心的倾向和自己的特长。因此，我与朋友进行深入的探讨，梳理了自己的职业兴趣和能力。最终，我决定尝试与软件开发不同的方向，依托自己在编程技术方面的优势，转向智能硬件、人工智能等新兴技术。接着，我便着手学习和磨练。
这里需要选择一个应用方向，是图像（计算机视觉），音频（语音识别），还是文本（自然语言处理）。这里推荐选择图像领域，这里面的开源项目较多，入门也较简单，可以使用OpenCV做开发，里面已经实现好了神经网络，SVM等机器学习算法。项目做好后，可以开源到到 Github 上面，然后不断完善它。
如果你不是学人工智能的，你想转行人工智能，你完全可以去一家人工智能企业从事非技术岗。要知道在一家有前景的企业里面就算同样的工作内容同样的工作产出，你很有可能得到不同的回报。比如你可以去一家人工智能公司去当推广、行政、客服、运营、产品经理等等。
坦白的说，普通程序员转机器学习并不是一件轻松的事情。机器学习却需要截然不同的思维模式。“机器学习模型不是静态代码——你需要不断为其提供数据。”正如谷歌大脑项目（Brain Residency）负责人罗伯森说，“我们一直在不停地更新模型，而且还要不断学习，增加更多数据，调整预测方式。
实战经验积累以后，可以考虑继续进行学习。这时候有两个选择，深度学习或者继续机器学习。深度学习是目前最火热的机器学习方向，其中一些方法已经跟传统的机器学习不太一样，因此可以单独学习。除了深度学习以外，机器学习还包括统计学习，集成学习等实用方法。
支持向量机(三)——线性支持向量机
一方面，线性可分支持向量机只适用于线性可分的训练数据集，对于线性不可分的训练数据集则是无能为力的。另一方面，即使训练数据集线性可分，线性可分支持向量机强依赖于离分类超平面最近的样本[3]，过拟合的风险很大。
支持向量 支持向量由在函数间隔边界上的点、超平面与间隔边界上的点、位于超平面上的点和误分类点组成。 非线性支持向量机与核函数 非线性支持向量机用来解决线性不可分数据集的分类问题。
线性可分支持向量机： 又称为硬间隔支持向量机，通过硬间隔最大化来学习一个线性分类器。适合 数据线性可分 情况； （2）线性支持向量机： 又称为软间隔支持向量机，通过软间隔最大化来学习一个线性分类器。适合 数据近似线性可分 情况； （3）非线性支持向量机： 通过核技巧和软间隔最大化来学一个非线性分类器。
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