线性代数应该这样讲（一） 12
前言 小夕为什么要讲线性代数呢？因为有人已经做了机器学习一段时间了，竟然认为矩阵就是用来存储数据的。小夕表示非常震惊。 而深刻透彻的理解核函数、PCA、LSI、谱聚类等以空间映射为理论核心的机器学习理论时，靠大学里教的那一套线性代数，很有可能是悲剧的（小夕所在的本科学校，数学专业全国top5，还是大牛的老师教的线性代数，然而小夕依然觉得学了假线性代数，心塞） 因此，在对国内高等教育不信任的基础...
从论文到PPT，一键生成！从此报告不用愁！ 10
俗话说：“行百步者半九十”，论文接受固然可喜可贺，然而这只是万里长征第一步。一份具有影响力的工作少不了一个后期的宣传，做好一个PPT绝对是一个技术活。不知道小伙伴们平时怎么做PPT，是复制粘贴长篇大论抑或提纲挈领图文并茂。直接拷贝论文固然简单，但是动辄大半页的文字实在很难让人提起兴趣，大家都明白应该抓住要点，并辅以图片，但是怎么总结文章各个板块并且合理排布呢，这又是个难题。 虽然论文千变万化，但是...
「小公式」平均数与级数 13
喵喵喵，小夕最近准备复习一下数学和基础算法，所以可能会推送或者附带推送点数学和基础算法的小文章。说不定哪天就用（考）到了呢(￣∇￣) 注意哦，与头条位的文章推送不同，「小公式」和「小算法」中的标题之间可能并无逻辑关联，因此可以看作是罗列小知识点，说不定这些小知识点就能带来一些小灵感呢。 平均数 调和平均数 调和平均数（Harmonic Mean）是将数值个数除以数值倒数的总和，一组正数x1, x2...
观点 | 机器学习=「新瓶装旧酒」的数据统计？No！ 3
最近，关于深度学习和人工智能的一个梗在社交媒体上广为流传，认为二者只是墙上一道镶了崭新边框的裂缝，暗讽机器学习只是重新包装过的统计学，本质上是「新瓶装旧酒」。然而事实真的是这样吗？本文对这种看法提出了异议，认为机器学习 ≠ 数据统计，深度学习为我们处理复杂的非结构化数据问题做出了重大贡献，而人工智能应该得到其应得的赞赏。 随着深度学习的热度开始消退，这个梗最近开始在社交媒体上广为流传，引起...
数据有偏差，照样能学对！20年前就有这么强的算法了？ 16
背景 “每个人都依赖自己的知识和认知，同时又为之束缚，还将此称为现实；但知识和认识是非常暧昧的东西，现实也许不过是镜花水月——人们都是活在偏见之中的，你不这样认为吗？这双眼睛，又能看多远呢？” 机器学习，作为模仿人类思维方法进行建模的过程，虽然从数据中抽取模型的水平还不如人类，但是在获取偏见（bias）的方面，已经青出于蓝而胜于蓝了。关于机器学习模型偏见产生的机理，谷歌花了59页，从自然语言、图像...
极简AI：10张幻灯片看懂AI/机器学习 12
出品 | 新智元 编辑 | 克雷格 【导读】10张有用的幻灯片和简短解释，带你了解AI，一图胜千言。 “一图胜千言”，10张有用的幻灯片和简短解释，带你了解AI。 分析的演进 分析是发现、解释和交流数据中有意义的模式，以及将这些模式应用于有效决策的过程。换句话说，分析可以理解为组织内数据和有效决策之间的连接组织。特别是在有记录的信息丰富的领域，分析依赖于同时应用统计、计算机编程和运筹学来量化性能。...
机器学习从理论到工程的第二步-开发环境与工具篇 11
在《第一步-编程语言篇》中，小夕为大家较为详细的介绍了做机器学习（及其相关应用方向）的编程语言的选择问题，这一篇便是小夕为大家推荐的各个编程语言的开发环境/工具。 习惯性扫盲开篇。鉴于可能有部分同学的软件开发经验稍有欠缺，因此首先讲讲基本概念。 代码编辑器： 代码编辑器就是写代码的地方啦，其实任何文本编辑器都可以作为代码编辑器，毕竟源代码是写成纯文本的形式的。 但是效果往往就是像上图一样简陋而...
近期神奇机器学习应用大赏 10
大家好久不见呀这里是你们的白鹡鸰，不知道各位有没有想我反正我是有想各位了～由于各种大人的原因，最近在卖萌屋存在感不高。虽然还要再等一段时间才能搞事情，但是，在日常的刷文章过程中，白鹡鸰实在是被整乐(yue)了，于是忍不住提前爬上来众乐乐一波。 众所周知，Arxiv本质上是一个预注册研究想法的网站，优点是文章更新又多又快，缺点是文章质量良莠不齐，全得靠人肉分辨。今天的主题就是最近白鹡鸰看到的一些Ar...
算法与数据结构--空间复杂度O(1)遍历树 2
冬天已经来了，秋招早已悄无声息的结束。作为一个已经工作了两年的老人，校招面试感觉就像高考一样遥远。但是呢，虽然工作了，还是要时刻保持危机感的呀，万一哪天就要跳槽了呢(￣∇￣)。 遥想当年面试的时候，由于没有学过数据结构，在面试官出算法题之前就老实交待家底：“我的算法和数据结构不太行，树呀图呀都不太会(✿◡‿◡)"。但是经过两年断断续续的学习，发现其实树是一个套路非常明显的一类算法题，而遍历树是...
25个机器学习面试题，期待你来解答 6
机器学习有非常多令人困惑及不解的地方，很多问题都没有明确的答案。但在面试中，如何探查到面试官想要提问的知识点就显得非常重要了。在本文中，作者给出了 25 个非常有意思的机器学习面试问题，这些问题都没有给出明确的答案，但都有一定的提示。读者也可以在留言中尝试。 许多数据科学家主要是从一个数据从业者的角度来研究机器学习（ML）。因此，关于机器学习，我们应该尽可能多地把注意力放在新的程序包、框架、技术等...
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2023-01-15
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