机器学习开始

一直打算换个方向瞧瞧，最近终于开始着手，深度学习现在越来越火，的确有必要来认真地来了解这个是干什么的，不然看着各种头条都有点白痴的感觉了。

分为几个阶段性的目标：

1、年底之前能够了解机器学习主要方向以及基础知识

2、明年五月份之前阅读论文+实践

3、之后一切凭感觉

从最近一周读的书来看

理论方向是以数学为主，概率论，数理统计，统计学方法，矩阵论，泛函分析这些是比不可少的，当然是多多益善

实践方向则是多动手写代码，这或许是码农学习这些方面的天然优势

最近阅读的书来看，数学强调的是自然数据之间的规律，但这些数据已经很贴近独立特征，然而实际使用中，大规模的数据量中，很难获取特征，相当于，机器学习多了一步提取特征的过程，而偏偏这个过程没办法直接判断，还得通过设计规律，然后再验证，最后才能评价特征的选取。这些处理过程引入了大量的不确定性，也是计算规模扩大的原因，最终为了解决这些问题，就需要各式各样的算法来提高效率。