第一篇：一個IT菜鳥程序員的學習之路-機器學習

一個IT菜鳥程序員的學習之路—機器學習

今天我開通了博客，因為想學點技術的原因，以后不得不要經常來這里，也許前方的路不甚明了，但是既然選擇了，我就會一直走下去，不管將來如何，我想在這里慢慢寫下我這一路走來的經歷，一為自勉；一為能夠幫到別人。

現在是到了不得不學習點新東西的時候了。

這個時候還是來了，經歷了10幾年的學習生涯，到了終結的時候才感覺到自己什么都沒有學到，也許這就是咱們國內大學生普遍經歷的情況吧，都說大學是美好的，大學是絢爛和激情融合為恰到一體的那段年華。四年的大學時光，換來了今日艱難選擇的到來，我感覺有點殘酷，但是又總感覺無能為力，大的環境就是這樣的，下面我在結合我自己的一些情況來說說我的一步步成長和蛻變。

四年苦逼的歡樂的大學生活（大家懂的），讓我對計算機對網絡對編程有了很大的了解。剛去的時候，相信很多人都是迷茫的選擇了自己的專業，我也一樣，因為是學計算機專業，就給爸媽說學這個的他們都買電腦，爸二話沒說，用得著咱就買，就去電腦市場配了個臺式機感覺配置還行吧，就這樣不是用它學了四年的習，而是打了四年的游戲。但是我感覺從網上我天天看新聞，看資訊關于計算機方面的，慢慢的興趣就養成了。感覺學習計算機真的不錯，像馬化騰，百度，新浪，搜狐，網易，盛大，，還有好多的國內有錢的大佬都是靠互聯網發家的，幻想著，我要是哪天學好了，搞出來了個牛的軟件，咱不也發了嗎？不久就得知計算機搞編程不錯，以后肯定有錢途，我就從那個時候開始在腦子力有了想做程序員的沖動。

本科學習，對我來說，只一件成功的事：就是選擇了計算機學習，對編程產生了興趣，這個我感覺對我作用最大。

畢業以后著了一份搞軟件的工作，開始了每天睜眼閉眼都是代碼的生活，隨著日子一天天的過，漸漸有了壓力，因為后來的同事多數都是碩士了，而且有了厭倦的感覺，心中隱隱開始想學點新鮮的東西，學什么好呢，很長時間都沒有想明白。直到看到了很多人推崇的編程之美、數學之美，我開始琢磨著是不是要學學算法、機器學習、自然語言處理這些新東西。早先聽朋友說過什么北京培樂園做機器學習的培訓，好像還做搜索、推薦、海量數據處理的培訓，開始我將信將疑，就去參加了他們的公開課，整體感覺還是不錯的，映像最深刻的就是跟那個講師之間的交流，讓我堅定了學習機器學習，并在這個方向發展的信念。是時候該學點新東西了，我將慢慢養成習慣，在這期間把我的學習心得和體會慢慢的記錄下來，學習是個長期的過程，我希望我能堅持下來不荒廢，一個星期整理一篇，既是對這個星期學習的總結和反思，也是自己鼓勵自己的一種方式吧。

今天我在這里寫了這個文章，也算是我學習機器學習的開始吧，現在，我不再為學習哪種語言而猶豫不決了，因為我已經選擇了機器學習這個方向，如今，我已不在迷茫，也不在覺得每天做同樣的事情而枯燥，因為機器學習這種方法實在是其樂無窮，雖然問題遠沒有那么簡單，但是我相信，我為自己尋找一個最好的出處，讓我些許有了一些安慰和奔頭，從此我一股腦的扎進machine learning之中。在此希望大家能夠相互交流，共同成長。

第二篇：29.如何學習C語言-----程序員之路

作者:t5k5 日期:2007-10-24

一周沒有寫東西了，今天上校內的時候有個好友分享了這篇帖子，深有感觸，以后堅決不用TC了，去下個VC++來學習C，哈哈~~還說我們用的教材太LJ了，這個我倒不怎么清楚，因為沒學懂啊。。

看文章結尾的鏈接就知道是CSDN上的了，以下是原文：

=================T5K5的學習分割線=================

學習C語言不是一朝一夕的事情，但也不需要花費十年時間才能精通。如何以最小的代價學習并精通C語言是本文的主題。請注意，即使是“最小的代價”，也絕不是什么捷徑，而是以最短的時間取得最多的收獲，同時也意味著你需要經歷艱苦的過程。

一、要讀就讀好書，否則不如不讀

所有初學者面臨的第一個問題便是：如何選擇教材。好的開始是成功的一半，選擇一本優秀的教材是事半功倍的關鍵因素。不幸的是，學校通常會幫你指定一本很差勁的C語言課本；而幸運的是，你還可以再次選擇。

大名鼎鼎的譚浩強教授出了一本《C語言程序設計》，據說發行量有超過400萬，據我所知，很多學校都會推薦這本書作為C語言課本。雖然本人的名字（譚浩宇）跟教授僅僅一字之差，但我是無比堅定地黑他這本書的。這本書不是寫給計算機專業的學生的，而是給那些需要考計算機等級考試的其它專業學生看的。這本書的主要缺點是：例子程序非常不專業，不能教給你程序設計應該掌握的思考方式；程序風格相當地不好，會讓你養成亂寫代碼的惡習；錯誤太多，曾經有人指出過這本書的上百個錯誤，其中不乏關鍵的概念性錯誤。好了，這本書我也不想說太多了，有興趣大家可以百度一下：）

Kernighan和Ritchie的《The C Programming Language》（中譯名《C程序設計語言》）堪稱經典中的經典，不過舊版的很多內容都已過時，和現在的標準C語言相去甚遠，大家一定要看最新的版本，否則不如不看。另外，即使是最經典最權威的書，也沒有辦法面面俱到，所以手邊常備一本《C語言參考手冊》是十分必要的。《C語言參考手冊》就是《C Reference Manual》，是C語言標準的詳細描述，包括絕大多數C標準庫函數的細節，算得上是最好的標準C語言的工具書。順便提一句，最新的《C程序設計語言》是根據C89標準修訂的，而《C語言參考手冊》描述的是C99標準，二者可能會有些出入，建議按照C99標準學習。還有一本《C和指針》，寫得也是相當地不錯，英文名是《Pointers on C》，特別地強調指針的重要性，算是本書的一個特點吧。不過這本書并不十分適合初學者，如果你曾經學過C語言，有那么一些C語言的基礎但又不是很扎實，那么你可以嘗試一下這本書。我相信，只要你理解了指針，C語言便不再神秘。

如果你已經啃完了一本C語言教材，想要更進一步，那么有兩本書你一定要看。首先是《C Traps and Pitfalls》（中譯名《C陷井與缺陷》），很薄的一本小冊子，內容非常非常地有趣。要注意一點，這本書是二十多年前寫成的，里面提到的很多C語言的缺陷都已被改進，不過能夠了解一些歷史也不是什么壞事。然后你可以挑戰一下《Expert C Programming》（中譯名《C專家編程》），書如其名，這本書頗具難度，一旦你仔細讀完并能透徹理解，你便可以放心大膽地在簡歷上寫“精通C語言”了。

切記一個原則，不要讀自己目前還看不懂的書，那是浪費生命。如果你看不懂，那你一定是缺失了某些必需基礎知識。此時，你要仔細分析自己需要補充哪些內容，然后再去書店尋找講述的這些內容的書籍。把基礎知識補充完畢再回頭來學習，才會真正的事半功倍。

二、Unix/Linux還是Windows，這是個很大的問題

不同的編程環境會造就出不同思維的程序員。Windows的程序員大多依賴集成開發環境，比如Visual Studio，而Unix程序員更加鐘愛Makefile與控制臺。顯而易見，集成開發環境更容易上手，在Windows上學習C語言，只需要會按幾個基本的Visutal C++工具欄按鈕就可以開始寫Hello, World!了，而在Unix下，你需要一些控制臺操作的基本知識。有人也許認為Unix的環境更簡潔，但習慣的力量是很大的，大家都很熟悉Windows的基本操作，而為了學習C語言去專門裝一個Unix系統，似乎有點不劃算。

對于一個只懂得Windows基本操作、連DOS是什么都不知道的新手而言，盡快做一些有趣而有意義的事情才是最重要的。用C語言寫一個小程序遠比學習ls、cat等命令有趣，況且我們要專注于C語言本身，就不得不暫時忽略一些東西，比如編譯鏈接的過程、Makefile的寫法等等等等。

所以我建議初學者應該以Visual C++ 6.0（不是VisualC++.NET）或者Dev C++作為主要的學習環境，而且千萬不要在IDE的使用技巧上過多糾纏，因為今后你一定要轉向Unix環境的。Visual C++ 6.0使用很方便，調試也很直觀，但其默認的編譯器對C標準的支持并不好，而Dev C++使用gcc編譯器，對C99的標準都支持良好。使用順帶提一下，很多大學的C語言課程還在使用Turbo C 2.0作為實驗環境，這是相當不可取的，原因其一是TC 2.0對C標準幾乎沒有支持，其二是TC 2.0編譯得到的程序是16位的，這對今后理解32位的程序會造成極大的困擾（當然,用djgpp之類的東西可以使TC 2.0編譯出32位程序，不過那過于復雜了）。

等你學完一本C語言的教材，你一定要轉向Unix平臺繼續學習，幾乎所有的C語言高級教程都是基于Unix平臺的（比如《C專家編程》）。轉變的過程是痛苦的，你需要面對的是各種紛繁復雜的命令，完全不同于Windows平臺的思考方式，但是這種痛苦是值得的。Unix與C是共生的，Unix的思考方式和習慣更加符合C語言的思考方式和習慣。在Unix下，你可以找到無數優秀的源代碼供你盡情閱讀，你可以方便地查看某個庫函數的聯機手冊，還可以看到最優秀的代碼風格（說到代碼風格，我會專門寫一篇文章詳細敘述）。

歸結起來就是一句話：初學C語言，建議使用Windows系統和集成開發環境，在準備向“高手”方向努力時，請先轉向Unix平臺。

三、萬事俱備，你就是東風

書已選定，環境配置完成，正所謂萬事俱備，只欠你自己的努力了。請從書的前言開始，仔細地閱讀手頭的教材，很多人看書喜歡直接從第一章開始看，這是錯誤的做法。前言是作者對整本書的大體介紹，作者一般會告訴你需要什么基礎才能夠順利閱讀本書，這可以幫助你檢驗自己的基礎知識是否已經具備。看完前言，還要瀏覽一下目錄，了解一下書的整體結構，順便給自己安排一下學習計劃。

學習C語言，必需注意每一個細節，書上的例子代碼一定要自己親自敲一遍，編譯執行輸出都跟書上說的一致才能算是學完了一個例子，如果不一致，就要仔細找原因。出了書本上有的例子，自己還要“創造”一些例子，比如學習運算符優先級的時候，可以寫幾個相同的表達式，在不同的位置加上括號，看看有哪些不同的行為，比如*p++和(*p)++，又比如a = b == c、(a = b)== c和a =(b == c)等等。自己抄的書上的例子以及改造之后的例子，還有自己“創造”的例子，都應該仔細地歸類保存，并且要在源代碼中寫上簡短的注釋，闡述這個例子的意圖。

例子之后就是習題了，我建議初學者把所有的習題都獨立做一遍，然后對照答案的代碼，看看自己的代碼有那些不足，再試著修改自己的代碼。很多人不重視習題，這是極大的錯誤，因為作者通常會在習題中說明一些重要的道理，而不是單純地檢驗前面的知識。

也許你認為這樣學習太慢，其實不然。學得細致就不用走回頭路，等你學到后面才發現自己前面沒搞清楚，那才是真的得不償失。一般說來，整本書讀完，你應該完成數千行乃至上萬行的代碼，無論是原封不動照抄書上的，還是自己心血來潮寫就的，都是今后繼續學習的一筆財富。以我自己舉例，閱讀《Windows核心編程》時（我只閱讀了3/4的內容），除了抄書上的代碼，還自己寫了很多例子，一共有5574行（用unix下的wc工具統計），時隔多日，我早已記不清Windows的系統編程了，但只要花幾分鐘翻出以前的代碼看看，便會重新了然于胸。所謂好記性不如爛筆頭，就是這個道理。

仔細讀書、認真抄寫源代碼、獨立完成習題外加更進一步的實驗，最后將所有的代碼留下，成為自己的經驗和財富，絕對的辛苦，也絕對的事半功倍。當然，這種方式只適合學習需要精通的技術，如果不是學習C語言，你還要具體情況具體分析。

寫到最后，還有非常非常重要的一點沒有提及──代碼風格，從最開始學習就必須強迫自己模仿最優秀的代碼風格。因為代碼風格太重要內容也太多，我會用專門的一篇文章來詳細討論，請大家關注《程序員之路──關于代碼風格》。

第三篇：-動力節點=java程序員菜鳥的成長之路

筑基階段：

1.敲代碼速度要快，要求手指靈活，盡量減少輸入出錯。這個是基本功，不然何以達到一定的代碼量。

2.精通幾個常用的代碼編輯工具。（注意，這里說的是編輯工具，除了常用的eclipse，myeclipse，jBuilder等IDE工具外，還必須掌握文本編輯工具，如notepad++，vim）。

3.掌握Linux系統中常規命令。（這個是所有程序員都必須掌握的基本功）。

4.隨時隨地的做筆記。（這個就不解釋了，反正善于總結經驗不會錯了，可以推薦使用有道筆記）。

5.學會一些主流的代碼管理工具的使用。（如SVN，gitHub，maven等）

初級階段：

動力節點

6.熟悉并精通某種編程語言的基礎和特性。（java語言必須掌握corejava基礎部分）

7.善于給自己寫一些工具，拿來即用的那種。（如數據庫連接，文件讀寫操作等等）

8.掌握web開發的常用技術。（如HTML，CSS，javascript，Ajax，JSP，jQuery）

9.掌握常用數據庫的基本操作。（如oracle，mysql）

中級階段

10.掌握一些主流開源框架，設計思想。（如，spring MVC，Struts2+hibernate+spring/SSH，EJB等）

11.掌握設計模式，學會使用一些開發模式。

12.掌握Linux中的shell編程

14.學會使用數據庫的DDL，DML，以及存儲過程。

15.熟悉項目的整個生命周期，從需求到上線中的各個階段。

16.關注技術網站和社區，開拓思路，汲取他人的優序經驗，同時分享自己經驗。（如csdn ,oschina等）

17.熟悉整個項目周期的中的各類文檔。

動力節點

18.定期給自己策劃一個項目，練手。

高級階段

19.關注科技，了解IT界動態，學會發現和創新。

20.開始學習項目管理相關知識，學會如何成為一個優秀的項目管理人。

21.適時給自己買一些書籍，給自己大腦及時充電。

22.經常參加一些培訓講座，開拓視野。

23.關注政策，了解時代互聯網發展趨勢，學習和創新。

動力節點

第四篇：程序員之路

程序員之路

“程序員”，提起這個名稱便讓我們的腦海中閃出一長串名字：一手開創現代軟件業恐龍——Microsoft的比爾·蓋茨；現在中華民族軟件業之代表金山公司的掌門人——求伯君；微軟的噩夢、自由軟件的代表、Linux之父芬蘭小伙Linus Torvalds……這些在IT業內被無數人津津樂道的名字，都是從一個小小的程序員開始做起的。隨著他們的軟件日益流行，他們的名字也逐漸為人人所推崇和尊敬。很多年輕人也以他們為榜樣，夢想著做一名程序員，最后成為新一代的IT英雄。在這里，筆者作為一個職業程序員的角度，想和大家談談自己的感受。為什么要做一個程序員

談到這個問題似乎會讓人覺得太簡單、太幼稚。看看現在程序員舒適的工作環境、豐厚的薪水、過著“快樂”的白領生活一切仿佛都不言自明。其實這是只看到了程序員的一面。我們的另一面則不為關注：沒日沒夜的工作，通宵加班是家常便飯；整天和鍵盤打交道，把自己的代碼改來改去幾十甚至上百遍，目的只是為了想抓住一個小小的Bug……這種枯燥的生活又有誰能切身體會？沒有對軟件事業本身的執著、對源代碼近乎朝圣般的癡迷，這一切都是普通人不能忍受的。但是當你的程序完全通過了測試，成為一個合格的產品。這個時候的喜悅，又是如此強烈地激蕩在你胸中。也只有真正熱愛編程的人，才會感到其中真正的快樂。所以如果有人問你為什么要做一個程序員，那就告訴他你有足夠的勇氣面對每一次調試失敗、有堅定耐心和信心來寫好每一行代碼。這是我的熱愛，編程就是一種樂趣！

學編程是先學什么？

對于廣大編程初學者來說，存在著這樣普遍的認識：學習程序設計選擇編程語言很重要，開口閉口就是Visual Basic、Visual C++、Delphi、Power Builder等一些現在一些比較流行的開發工具。經常看見有初學者問：我學C/C++，究竟是學Visual C++好呢，還是學Borland C++ Builder好呢？或者就是要求在Visual Basic和Delphi之間做出選擇。學習程序設計和學習程序設計語言究竟是怎么一種關系呢？初學者究竟應該如何取舍呢？就此我們打個簡單的比方：學習程序設計就好比學習射擊，而程序設計語言就對應射擊中的氣槍、手槍、步槍等各種槍械。學習射擊必須要選擇一種槍械，不可能沒有槍還能學好射擊的，也不可能同時學會使用所有的槍械。但是，如果掌握一種槍械的射擊，再學別的槍就觸類旁通了。因為在熟悉一種槍械的同時，也學習了射擊技術本身。再學其他的，自然事半功倍。學習程序設計也是一樣，必然要從學習一門程序設計語言開始入手。同時在學習的過程中，不但要掌握這門語言語法本身，還要學會編程的思想，這是所有程序設計語言的基礎。程序設計語言，是“一法通，萬法皆通”的。

建議：學習程序設計不必苛求一定要從某一種語言入手，可以在Visual Basic、Delphi、Borland C++ Builder、DOS下的Pascal、Turbo C（或Borland C）等中間選擇自己比較容易接受的一種進行學習。從中主要學習的是編程本身的思想，學習的是用程序設計的眼光來看待問題。或許，學習的效果不能馬上看到，但是可以學到扎實的基本功，而這對于將來的進一步發展是有很大好處的。這些基本功包括：

一、強化邏輯分析和建立數學模型的能力 編程的目的是什么？是要解決現實中的問題。而現實中的問題是用自然語言描述

１ 的，目前的計算機對之是無法理解。我們要做的就是必須用計算機能理解的方式將之“告訴”計算機。也就需要我們對現實問題進行邏輯分析，建立合適的數學模型，然后以程序和數據的形式輸入計算機，讓計算機幫我們來分析解決。一個簡單的例子就是計算機對于顏色的處理辦法：用R、G、B三色分量來各表示一種顏色，對于顏色的處理被轉化為對R、G、B三個整數的處理。我們只要改變這三個整數，就可以改變成為另外一種顏色。對于其他的現實問題，我們也要象這樣使之可以被計算機所“理解”。這是編程所要解決的第一步，否則就根本沒有程可編。這是建立在“經驗”上的，是要在學習過程中逐步積累的。

二、數據結構和算法知識

程序設計發展到現在，已經有了一套比較普遍、完整的數學模型（我們稱之為數據結構）和對應這些數學模型的處理方法（也就是算法）。目前的程序就是以之為基礎的。在程序員中間流傳著一句經驗之談：“好的數據結構是程序的一半。”其重要性可見一斑。作為一個程序員，如果不知道數據結構中堆棧、隊列、鏈表、樹，不知道算法中的查找、排序、樹的遍歷、遞歸，這簡直是不可想象的。我們所說的“編程的思想”也就是具體表現為這兩點。所以，一般的數據結構和算法知識是學習程序設計過程中必須掌握的，這樣在以后的程序開發過程中就可以覺得得心應手。

三、豐富的實踐經驗

程序設計本身就是一門實踐性很強的學科。一個只存在于紙上的程序如同沒有翅膀的鳥永遠不能飛翔在現實的天空。任由代碼寫得再巧妙，風格再優美，也是一張紙上的一連串字符而已。就好比是一份作文練習，或許寫得很好，但是不交給老師去批閱，和一張白紙又有什么區別呢？在這里，程序就是作文，而計算機就是老師。只有把“作文”交給“老師”，只有從通過調試的程序中才能印證自己的構想是否正確，或者看到有什么缺陷。當然也少不了要多和同行交流，尤其是隨著互聯網的普及，在網上我們也可以看到別人編寫的例子和源程序，作為現代的程序員，這也是千萬不可錯過的好機會。

最后，作為一個程序員還有一點小要求：身體素質比較好，能熬夜才行。有規矩，成方圓

程序開發是一件靈活性很強的工作。例如：變量I增加1，在C語言里面可以有I++、++I、I+=

1、I=I+1等多種寫法。但是，這并不說明編程就可以順心所欲，天馬行空。良好的編程習慣可以提高工作效率，減少不必要的失誤。尤其是對于初學者來說更是要注意的：

第一點：編程的時候，首先要建立好的數據結構。在前面已指出“好的數據結構是程序的一半。”，這句經驗之談自然有其道理所在。編程序的時候，如果在開始的時候設計錯數據結構，那么在后來不得不花大代價修改程序。筆者自己就曾有過這樣的慘痛教訓：一個程序寫了2500多行，突然發現基本數據結構不合理，結果全部推翻重寫。“磨刀不誤砍柴工”絕對不是老生常談。在開始寫代碼之前做好數據結構的研究和準備工作往往可以達到事半功倍的效果。

第二點：代碼盡可能重用，盡量模塊化。無論是面向過程還是面向對象，代碼重用都是基本原則之一。例如：如果要畫一個青蘋果和一個紅蘋果，就寫一個函數來畫蘋果，把顏色作為參數傳進去。這樣只要調用同一個函數傳不同參數就可以實現畫不同的蘋果。這樣做的好處一是程序比較容易理解，另外修改也方便，只要修改一個地方就可以讓兩個蘋果都發生改變。這點在開發一些短小程序中還感覺不出，但是在以后開發大型程序的時候，工作的效率就明顯提高不少。這就是

２ 聰明人做聰明事，以最小的代價取得最大的收獲。

第三點：良好的編寫風格。一個程序，不可能是絕對完美，以后永不用修改的。既然要修改，就必然要重讀和理解原來的代碼。而良好的編程風格，可以使人更方便和迅速理解程序的結構，從而可以最大限度地提高修改的效率。在這里，筆者舉出一些比較好編程的風格要求：1.統一有意義的命名規范：一個變量叫nCount明顯比叫iii更容易被理解其真實邏輯含義和數據類型。所以不要怕麻煩，變量和函數名多起幾個字母，有意義一點，將來理解起來比較方便。2.代碼的逐層縮進格式。這幾乎已經成為一種標準，這種格式使得代碼之間的層次關系非常明顯，對于程序的邏輯理解有很大的幫助。3.代碼位置的有條理性。把相關功能的代碼集中起來，放在一起，這樣在以后閱讀代碼的時候，可以盡量避免在不同文件模塊之間頻繁切換。函數內部的邏輯不要太復雜，代碼行數不要太長：由于要考慮到以后的理解，所以函數內部的邏輯不要寫得很復雜，例如循環嵌套以三層為宜，代碼行數以一屏左右為好，太長的代碼不利于理解。如果循環的確多、代碼的確長，就應該考慮重新再劃分為更細的子函數。好的編程風格當然不止這些，這也需要在學習過程中慢慢體會。

第四點：注重程序測試，注意異常處理。這是業余編程愛好者和職業程序員的一個很明顯的差別。業余編程愛好者往往只注重程序可以正常運行，而職業程序員除此之外還必須關注程序在異常情況下也必須正常運行，至少可以正常終止。而這是建立在對程序進行充分測試的基礎上的。多用不同情況去測試自己的程序，可以發現更多的隱藏的Bug，從而提高自己程序的質量。

千里之行始于足下。做程序員也是這樣，這世上不僅沒有平坦大道，還有更多的曲折和困難。但是只要真心熱愛軟件開發，愿意為之而付出，最后勝利的金蘋果必將使你體會到個中樂趣。來吧，還猶豫什么，踏上這條程序員之路，昂首向前走吧！

３

第五篇：機器學習報告

機器學習總結報告

劉皓冰

大部分人錯誤地以為機器學習是計算機像人一樣去學習。事實上，計算機是死的，怎么可能像人類一樣“學習”呢，機器學習依靠的是數學，更確切地說是靠統計。

如果我們讓計算機工作，是給它一串指令，然后計算機會遵照這個指令一步步執行下去，有因有果，非常明確。但這種方式在機器學習中是行不通的。機器學習是不會接受你輸入的指令的，它接受的是你輸入的數據。也就是說，機器學習是一種讓計算機利用數據而不是指令來進行各種工作的方法。這聽起來非常不可思議，但結果上卻是非常可行的。“統計”思想將在你學習“機器學習”相關理念時無時無刻不伴隨，相關而不是因果的概念將是支撐機器學習能夠工作的核心概念。

依據數據所做的判斷跟機器學習的思想根本上是一致的。機器學習方法是計算機利用已有的數據(輸入)，得出了某種模型，并利用此模型預測未來(輸出)的一種方法。從數據中學得模型的過程稱為“學習”（learning）或“訓練”（training），這個過程通過執行某個學習算法來完成。訓練過程中使用的數據成為“訓練數據”（training data），其中每個樣本稱為一個“訓練樣本”（training sample），訓練樣本組成的集合稱為“訓練集“（training set）。學得模型對應了關于數據的某種潛在的規律，因此亦稱”假設“（hypothesis）；這種潛在規律自身，則稱為”真相“或”真實“（ground-truth），學習過程就是為了找出或逼近真相。模型有時也被稱為”學習器“（learner），可看作學習算法在給定數據和參數空間上的實例化。

若欲預測的是離散值則此類學習任務被稱為“分類”；若欲預測的是連續值則此類學習任務稱為“回歸”；對只涉及兩個類別的“二分類”任務，通常稱其中一個類為“正類”，另一個類為“反類”；涉及多個類別時，則稱為“多分類”任務。

模型是否準確依賴與數據。如果我的數據越多，我的模型就越能夠考慮到越多的情況，由此對于新情況的預測效果可能就越好。這是機器學習界“數據為王”思想的一個體現。一般來說(不是絕對)，數據越多，最后機器學習生成的模型預測的效果越好。

機器學習里面有非常多的經典算法，每種算法都能形成一個模型。下面在簡要介紹一下機器學習中的經典代表方法。重點介紹的是這些方法內涵的思想。

1、回歸算法 在大部分機器學習課程中，回歸算法都是介紹的第一個算法。原因有兩個：一.回歸算法比較簡單，介紹它可以讓人平滑地從統計學遷移到機器學習中。二.回歸算法是后面若干強大算法的基石，如果不理解回歸算法，無法學習那些強大的算法。回歸算法有兩個重要的子類：即線性回歸和邏輯回歸。

線性回歸一般使用“最小二乘法”來求解。“最小二乘法”的思想是這樣的，假設我們擬合出的直線代表數據的真實值，而觀測到的數據代表擁有誤差的值。為了盡可能減小誤差的影響，需要求解一條直線使所有誤差的平方和最小。最小二乘法將最優問題轉化為求函數極值問題。函數極值在數學上我們一般會采用求導數為0的方法。但這種做法并不適合計算機，可能求解不出來，也可能計算量太大。計算機科學界專門有一個學科叫“數值計算”，專門用來提升計算機進行各類計算時的準確性和效率問題。例如，著名的“梯度下降”以及“牛頓法”就是數值計算中的經典算法，也非常適合來處理求解函數極值的問題。梯度下降法是解決回歸模型中最簡單且有效的方法之一。

邏輯回歸是一種與線性回歸非常類似的算法，但是，從本質上講，線型回歸處理的問題類型與邏輯回歸不一致。線性回歸處理的是數值問題，也就是最后預測出的結果是數字，例如預測一所房子大約可以買多少錢。而邏輯回歸屬于分類算法，也就是說，邏輯回歸預測結果是離散的分類，例如判斷腫瘤是惡性還是良性等等。實現方面的話，邏輯回歸只是對對線性回歸的計算結果加上了一個Sigmoid函數，將數值結果轉化為了0到1之間的概率(Sigmoid函數的圖像一般來說并不直觀，你只需要理解對數值越大，函數越逼近1，數值越小，函數越逼近0)，接著我們根據這個概率可以做預測，例如概率大于0.5，腫瘤就是惡性的等等。

2、神經網絡

神經網絡(也稱之為人工神經網絡，ANN)算法是80年代機器學習界非常流行的算法，不過在90年代中途衰落。現在，攜著“深度學習”之勢，神經網絡重裝歸來，重新成為最強大的機器學習算法之一。

神經網絡的誕生起源于對大腦工作機理的研究。早期生物界學者們使用神經網絡來模擬大腦。機器學習的學者們使用神經網絡進行機器學習的實驗，發現在視覺與語音的識別上效果都相當好。在BP算法(加速神經網絡訓練過程的數值算法)誕生以后，神經網絡的發展進入了一個熱潮。

下圖是一個簡單的神經網絡的邏輯架構。在這個網絡中，分成輸入層，隱藏層，和輸出層。輸入層負責接收信號，隱藏層負責對數據的分解與處理，最后的結果被整合到輸出層。每層中的一個圓代表一個處理單元，可以認為是模擬了一個神經元，若干個處理單元組成了一個層，若干個層再組成了一個網絡，也就是”神經網絡”。

圖神經網絡的邏輯架構

在神經網絡中，每個處理單元事實上就是一個邏輯回歸模型，邏輯回歸模型接收上層的輸入，把模型的預測結果作為輸出傳輸到下一個層次。通過這樣的過程，神經網絡可以完成非常復雜的非線性分類。

進入90年代，神經網絡的發展進入了一個瓶頸期。其主要原因是盡管有BP算法的加速，神經網絡的訓練過程仍然很困難。因此90年代后期支持向量機(SVM)算法取代了神經網絡的地位。

3、SVM（支持向量機）

支持向量機算法是誕生于統計學習界，同時在機器學習界大放光彩的經典算法。

支持向量機算法從某種意義上來說是邏輯回歸算法的強化：通過給予邏輯回歸算法更嚴格的優化條件，支持向量機算法可以獲得比邏輯回歸更好的分類界線。但是如果沒有某類函數技術，則支持向量機算法最多算是一種更好的線性分類技術。

但是，通過跟高斯“核”的結合，支持向量機可以表達出非常復雜的分類界線，從而達成很好的的分類效果。“核”事實上就是一種特殊的函數，最典型的特征就是可以將低維的空間映射到高維的空間。

上述機器學習算法均為監督學習算法。監督學習，就是人們常說的分類回歸，通過已有的訓練樣本（即已知數據以及其對應的輸出）去訓練得到一個最優模型（這個模型屬于某個函數的集合，最優則表示在某個評價準則下是最佳的），再利用這個模型將所有的輸入映射為相應的輸出。在人對事物的認識中，我們從孩子開始就被大人們教授這是貓啊、那是狗啊、那是桌子啊，等等。我們所見到的景物就是輸入數據，而大人們對這些景物的判斷結果（是房子還是鳥啊）就是相應的輸出。當我們見識多了以后，腦子里就慢慢地得到了一些泛化的模型，這就是訓練得到的那個（或者那些）函數，從而不需要大人在旁邊指點的時候，我們也能分辨的出來哪些是貓，哪些是狗。無監督學習則是另一種研究的比較多的學習方法，它與監督學習的不同之處，在于我們事先沒有任何訓練樣本，而需要直接對數據進行建模。這聽起來似乎有點不可思議，但是在我們自身認識世界的過程中很多處都用到了無監督學習。比如我們去參觀一個畫展，我們完全對藝術一無所知，但是欣賞完多幅作品之后，我們也能把它們分成不同的派別（比如哪些更朦朧一點，哪些更寫實一些，即使我們不知道什么叫做朦朧派，什么叫做寫實派，但是至少我們能把他們分為兩個類）。無監督學習里典型的例子就是聚類了。聚類的目的在于把相似的東西聚在一起，而我們并不關心這一類是什么。因此，一個聚類算法通常只需要知道如何計算相似度就可以開始工作了。

那么，什么時候應該采用監督學習，什么時候應該采用非監督學習呢？一種非常簡單的回答就是從定義入手，如果我們在分類的過程中有訓練樣本，則可以考慮用監督學習的方法；如果沒有訓練樣本，則不可能用監督學習的方法。但是事實上，我們在針對一個現實問題進行解答的過程中，即使我們沒有現成的訓練樣本，我們也能夠憑借自己的雙眼，從待分類的數據中人工標注一些樣本，并把他們作為訓練樣本，這樣的話就可以把條件改善，用監督學習的方法來做。然而對于不同的場景，正負樣本的分布如果會存在偏移（可能是大的偏移，也可能偏移比較小），這樣的話用監督學習的效果可能就不如用非監督學習了。

今天，在計算機科學的諸多分支學科領域中，都能找到機器學習技術的身影，尤其是在計算機視覺、語音識別、模式識別、自然語言處理等“計算機應用技術”領域，機器學習已成為最重要的技術進步源泉之一。此外，機器學習還為許多交叉學科提供了重要的技術支撐比如說“生物信息學”。

可以說“計算機視覺=圖像處理+機器學習“。圖像處理技術用于將圖像處理為適合進入機器學習模型中的輸入，機器學習則負責從圖像中識別出相關的模式。計算機視覺相關的應用非常的多，例如百度識圖、手寫字符識別、車牌識別等等應用。這個領域是應用前景非常火熱的，同時也是研究的熱門方向。隨著機器學習的新領域深度學習的發展，大大促進了計算機圖像識別的效果，因此未來計算機視覺界的發展前景不可估量。

如果說“計算機視覺=圖像處理+機器學習“，那么”語音識別=語音處理+機器學習“。語音識別就是音頻處理技術與機器學習的結合。語音識別技術一般不會單獨使用，一般會結合自然語言處理的相關技術。目前的相關應用有蘋果語音助手siri、微軟小娜等。

“自然語言處理=文本處理+機器學習“。自然語言處理技術主要是讓機器理解人類的語言的一門領域。在自然語言處理技術中，大量使用了編譯原理相關的技術，例如詞法分析，語法分析等等，除此之外，在理解這個層面，則使用了語義理解，機器學習等技術。作為唯一由人類自身創造的符號，自然語言處理一直是機器學習界不斷研究的方向。按照百度機器學習專家余凱的說法“聽與看，說白了就是阿貓和阿狗都會的，而只有語言才是人類獨有的”。如何利用機器學習技術進行自然語言的的深度理解，一直是工業和學術界關注的焦點。

談到對數據進行分析利用，很多人會想到“數據挖掘”（data mining）。數據挖掘領域在二十世紀九十年代形成，它受到很多學科領域的影響，其中數據庫、機器學習、統計學無疑影響最大。數據挖掘是從海量數據中發掘知識，這就必然涉及對“海量數據”的管理和分析。大體來說，“數據挖掘=機器學習+數據庫“——數據庫領域的研究為數據挖掘提供數據管理技術，而機器學習和統計學的研究為數據挖掘提供數據分析技術。由于統計學往往醉心于理論的優美而忽視實際的效用，因此，統計學界提供的很多技術通常都要在機器學習界進一步研究，變成有效的機器學習算法之后才能再進入數據挖掘領域。從這個意義上說，統計學主要是通過機器學習來對數據挖掘發揮影響，而機器學習和數據庫則是數據挖掘的兩大支撐技術。從數據分析的角度來看，絕大多數數據挖掘技術都來自機器學習領域，但機器學習研究往往并不把海量數據作為處理對象，因此，數據挖掘要對算法進行改造，使得算法性能和空間占用達到實用的地步。同時，數據挖掘還有自身獨特的內容，即關聯分析。

通過上面的介紹，可以看出機器學習是多么的重要，應用是多么的廣泛。現隨著大數據（big data）概念的興起，機器學習大量的應用都與大數據高度耦合，幾乎可以認為大數據是機器學習應用的最佳場景。例如經典的Google利用大數據預測了H1N1在美國某小鎮的爆發、百度預測2014年世界杯結果從淘汰賽到決賽全部正確。這實在太神奇了，那么究竟是什么原因導致大數據具有這些魔力的呢？簡單來說，就是機器學習技術。正是基于機器學習技術的應用，數據才能發揮其魔力。

大數據的核心是利用數據的價值，機器學習是利用數據價值的關鍵技術，對于大數據而言，機器學習是不可或缺的。相反，對于機器學習而言，越多的數據會越可能提升模型的精確性，同時，復雜的機器學習算法的計算時間也迫切需要分布式計算與內存計算這樣的關鍵技術。因此，機器學習的興盛也離不開大數據的幫助。大數據與機器學習兩者是互相促進，相依相存的關系。

機器學習與大數據緊密聯系。但是，必須清醒的認識到，大數據并不等同于機器學習，同理，機器學習也不等同于大數據。大數據中包含有分布式計算、內存數據庫、多維分析等等多種技術。單從分析方法來看，大數據也包含以下四種分析方法：

1.大數據，小分析：即數據倉庫領域的OLAP分析思路，也就是多維分析思想。2.大數據，大分析：這個代表的就是數據挖掘與機器學習分析法。3.流式分析：這個主要指的是事件驅動架構。4.查詢分析：經典代表是NoSQL數據庫。

也就是說，機器學習僅僅是大數據分析中的一種而已。盡管機器學習的一些結果具有很大的魔力，在某種場合下是大數據價值最好的說明。但這并不代表機器學習是大數據下的唯一的分析方法。