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《机器学习》学习笔记(一)
今天看了两集Stanford 的Machine Learning,先说说感受,在看的过程中,脑海里冒出来一个念头:在中国的大学里,教授们都是好像在做研究,而学生们都是好像在上课,到头来不知道学到了什么,我在屏幕的这边都能感受到他们和我们的不一样。
其实对于机器学习,我是真心不懂,也不知道为什么忽然就想学习一下了,然后看了第一集就觉得实在是太牛X了,他们做的那个爬越障碍物的狗和快速避障的小车,都不是我们能搞出来的,说来也奇怪,我们不是也有他们一样的课程体系吗?照理说在大学里能做出来的东西,我们也应该能做出来啊,可是反观我们做的东西,缺少创新,说的直白一点就是一点也不有趣,就算是老师带领做的也不过尔尔。
我个人的感受就是我们的大学里,研究算法或者说类似于人工智能这种的实在是太少了,而做工程的每天都是在接一些项目,什么创新大赛啊不过就是在别人的基础上改一下而已。每个人都是为了做研究而做研究,或者说为了评职称或者为了毕业。
好啦,不提那些无关的东西了。
第一课主要是介绍了一下这个课程,展现了几个例子以及一些先修课程和要求,比如MATLAB之类的。介绍了本课程将要学的一些机器学习的内容,比如Supervised learning等
第二课主要讲了线性回归、梯度下降和正规方程式,推导了一部分公式,这部分要研究一下讲义。就这样吧。
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