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由卫冕军法国对上寻求队史第三冠的阿根廷，同时也是两位顶尖球星兼巴黎圣日耳曼队友梅西、姆巴佩的「内战」。
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GlenWeyl 编译 | 王国玺、kou 本文源于一份来自于V神的、足足有41页的PDF文档，小编通读全文后，虽不能完全理解，但仍为你整理出了24个要点，希望可以帮助你快速了解V神描述的社区中立社会的正式规则 受文章篇幅（足足41页！！）
端午旅游计划落空，花叔只好把某件一直没做的事情做了---完成小米积木机器人。 话说，这是一件超有意思但工作量挺大的事情， 完成这事足足花了花叔一个下午的时间，整个过程怎么样的呢？请看视频： ?
流，其实是个抽象的概念，就像我们生活中常见的水流一样，那么水流就有从哪里来？到哪里去？这两个问题，就分别对应的java中的数据源和目的地，流中传送的是java中...
“时间机器”创建的本地备份文件 时间机器提供了功能强大、简单易用的备份方案，但开启自动备份后，它会创建本地备份文件，这些文件可能大量占据闪存空间。 这一类日志占用的空间有时比时间机器的备份还要大，比如我在找到微信开发者工具日志文件夹的时候，发现那个文件夹足足有19G的大小。
机器学习是设计和研究能够根据过去的经验来为未来做决策的软件，它是通过数据进行研究的程序。机器学习的基础是归纳（generalize），就是从已知案例数据中找出未知的规律。 然后，我们介绍机器学习系统可以处理的常见任务。最后，我们介绍机器学习系统效果评估方式。 从经验中学习 机器学习系统通常被看作是有无人类监督学习两种方式。 机器学习程序中输出结果有很多名称，一些属于机器学习领域，另外一些是专用术语。 机器学习任务 常见的监督式机器学习任务就是分类（classification）和回归（regression）。 本书不会涉及这类需要上百个机器并行计算才能完成的任务，许多机器学习算法的能力会随着训练集的丰富变得更强大。但是，机器学习算法也有句老话“放入的是垃圾，出来的也是垃圾”。
---- 简单的一句话：让机器从数据中学习，进而得到一个更加符合现实规律的模型，通过对模型的使用使得机器比以往表现的更好，这就是机器学习。 机器学习是实现人工智能的一种途径，它和数据挖掘有一定的相似性，也是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。 对比于数据挖掘从大数据之间找相互特性而言，机器学习更加注重算法的设计，让计算机能够白动地从数据中“学习”规律，并利用规律对未知数据进行预测。 传统的机器学习算法有以下几种：线性回归模型、logistic回归模型、k-临近算法、决策树、随机森林、支持向量机、人工神经网络、EM算法、概率图模型等。 一句话说明机器学习（MachineLearning） 简单的一句话：让机器从数据中学习，进而得到一个更加符合现实规律的模型，通过对模型的使用使得机器比以往表现的更好，这就是机器学习。
在本篇文章中，我将对机器学习做个概要的介绍。本文的目的是能让即便完全不了解机器学习的人也能了解机器学习，并且上手相关的实践。 本文的主要目录如下： 1.一个故事说明什么是机器学习 2.机器学习的定义 3.机器学习的范围 4.机器学习的方法 5.机器学习的应用–大数据 6.机器学习的子类–深度学习 7.机器学习的父类–人工智能 而在机器学习领域，根据著名的一个实验，有效的证实了机器学习界一个理论：即机器学习模型的数据越多，机器学习的预测的效率就越好。 7.机器学习的父类–人工智能 人工智能是机器学习的父类。深度学习则是机器学习的子类。 介绍中首先是机器学习的概念与定义，然后是机器学习的相关学科，机器学习中包含的各类学习算法，接着介绍机器学习与大数据的关系，机器学习的新子类深度学习，最后探讨了一下机器学习与人工智能发展的联系以及机器学习与潜意识的关联
1、机器学习的基本概念 机器学习是一门从数据中研究算法的科学学科。机器学习直白来讲，是根据已有的数据，进行算法选择，并基于算法和数据构建模型，最终对未来进行预测。 （2）机器学习的经典定义 美国卡内基梅隆大学（Carnegie Mellon University）机器学习研究领域的著名教授Tom Mitchell对机器学习的经典定义如下。 机器学习是人工智能的一个分支。 通常通过统计、检索、机器学习、模式匹配等诸多方法来实现这个过程。 3）机器学习：是数据分析和数据挖掘的一种比较常用、比较好的手段。 是从标签化训练数据集中推断出模型的机器学习任务。
最近我和一对夫妇共进晚餐，他们问我从事什么职业，我回应道：“机器学习。”妻子回头问丈夫：“亲爱的，什么是机器学习？”她的丈夫答道：“T-800型终结者。” 不过，这位朋友对机器学习的理解还是有所偏差的。机器学习能让我们自数据集中受到启发，换句话说，我们会利用计算机来彰显数据背后的真实含义，这才是机器学习的真实含义。 它既不是只会徒然模仿的机器人，也不是具有人类感情的仿生人。 ? 图1.1集中展示了使用到的机器学习应用。 ? 图1-1 机器学习在日常生活中的应用，从左上角按照顺时针方向依次使用到的机器学习技术分别为：人脸识别、手写数字识别、垃圾邮件过滤和亚马逊公司的产品推荐 上面提到的所有场景，都有机器学习软件的存在。
总觉得机器人就像《权力的游戏》里的异鬼，一步一步的走向人类。因为，几乎每天都有关于它们进化的最新消息，今天来看一个会流汗的机器人，保证吓到你！ 没错，随着时间的进展 机器人一定会逼近人类 然后到达理想线，再开始超越人类 这些都是时间的问题，毋庸置疑 2 今天来说说机器人散热的问题 从事机器人行业的朋友都知道 在研发机器人的过程中 最头疼的一个问题是散热 这是任何一台机器都会遇到的问题 机器人也不会例外，因为它的本质是机器 3 就是因为会发热 所以在机器人运行的过程中 其效率大大打折扣 而且会容易产生损伤 毕竟机器人还无法照顾自己 一不小心，就从人工智能 7 据说这个机器人因为控制了温度 所以性能非常好，也会做很多事情 比如打羽毛球、做俯卧撑 还有大奖健身时的仰卧起坐 它一做起来能坚持足足11分钟 如果给他一杯离子水 他几乎可以跑上半天也不累 8 但针对机器人的多样化尝试 有助于未来更加智能的机器人设计 最终随着时间的推移 会出来机器人界的苹果 到时候，人类的大家庭 就迎来了一个比我们更加聪明的新物种
在理解了我们需要解决的机器学习问题之后，我们可以思考一下我们需要收集什么数据以及我们可以用什么算法。本文我们会过一遍最流行的机器学习算法，大致了解哪些方法可用，很有帮助。 机器学习领域有很多算法，然后每种算法又有很多延伸，所以对于一个特定问题，如何确定一个正确的算法是很困难的。本文中我想给你们两种方法来归纳在现实中会遇到的算法。 机器学习和人工智能课本通常先考虑算法可以适应的学习方式。 这里只讨论几个主要的学习风格或学习模型，并且有几个基本的例子。 问题例子是机器人控制，算法例子包括Q-learning以及Temporal difference learning。 当整合数据模拟商业决策时，大多数会用到监督学习和无监督学习的方法。 增强学习多半还是用在机器人控制和其他控制系统的开发上。 算法相似性 算法基本上从功能或者形式上来分类。比如，基于树的算法，神经网络算法。这是一个很有用的分类方式，但并不完美。
机器学习（一）——机器学习概述 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 前言：近期开始学习机器学习，当前视频和书籍一起看，视频看的是吴恩达的机器学习系列课程，书籍看的《机器学习实战》。 目前是机器学习小白，希望各位有感兴趣的，可以一起开始学机器学习。大家可以多交流~~ 另外，由于工作上还是在做web服务端，因此还会经常更新对于web的学习体会~希望大家共同进步。 一、概述 机器学习是近期非常火的技术，其可以将输入的数据经过一定的处理，得到结果，具有预测、决策、统计、分类等功能，被广泛应用于各行各业。 机器学习主要分为两大类：监督学习（supervisor learning）和无监督学习（unsupervisor learning）。 四、机器学习开发步骤 机器学习应用开发，主要步骤如下： 1、收集数据 对于机器学习来说，没有数据就没有学习可言。数据可以是爬虫抓取、开源语料库、自己提供的数据源等。
这意味着我们必须比机器学习更深入地研究智能。我们需要将洋葱去皮更深一层，然后挖出另一个美味的冻糕层。我们不仅需要机器学习，还需要机器推理。 ? 机器理性是赋予机器力量以在事实，观察结果和我们可以训练机器进行机器学习的所有神奇事物之间建立联系的概念。 确实，我们正在迅速面对一个现实，即将以面向机器学习的AI克服当前功能的障碍。为了达到更高的水平，我们需要突破这堵墙，从以机器学习为中心的AI转变为以机器推理为中心的AI。 因为毕竟，如果机器能够做到这一点，我们将解决机器识别方面的挑战。这样有点像鸡和鸡蛋的问题。如果没有某种方法来整理信息之间的关系，就无法解决机器识别问题。 然而，尽管有了这些进步，但是具有许多维度和参数的复杂机器学习模型仍然需要大量的计算和数据。机器推理很容易是机器学习之外的一个或多个复杂性。
机器学习介绍 机器学习是一个跟“大数据”一样近几年格外火的词汇。而机器学习究竟是一个什么过程或者行为呢？接下来，让我们来看看什么是机器学习。 1.什么是机器学习 机器学习是人工智能的一个分支。 机器学习是实现人工智能的一个途径，即以机器学习为手段解决人工智能中的问题。 机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律（模型），并利用规律对未知数据进行预测的算法 2.机器学习的分类 机器学习主要分为三大类：监督学习，无监督学习，强化学习。 分类（classification）：分类是机器学习中使用地最多的一大类算法，可以将实例数据划分到合适的类别中。 应用实例：判断网站是否被黑客入侵（二分类 ），手写数字的自动识别（多分类） 回归（regression）：回归是一种解题方法，或者说“学习”方法，是机器学习中比较重要的内容，主要用于预测数值型数据。
找工作时（IT行业），除了常见的软件开发以外，机器学习岗位也可以当作是一个选择，不少计算机方向的研究生都会接触这个，如果你的研究方向是机器学习/数据挖掘之类，且又对其非常感兴趣的话，可以考虑考虑该岗位， 毕竟在机器智能没达到人类水平之前，机器学习可以作为一种重要手段，而随着科技的不断发展，相信这方面的人才需求也会越来越大。 纵观IT行业的招聘岗位，机器学习之类的岗位还是挺少的，国内大点的公司里百度，阿里，腾讯，网易，搜狐，华为（华为的岗位基本都是随机分配，机器学习等岗位基本面向的是博士）等会有相关职位，另外一些国内的中小型企业和外企也会招一小部分 阿里的算法岗位很大一部分也是搞机器学习相关的。 下面是本人在找机器学习岗位工作时，总结的常见机器学习算法（主要是一些常规分类器）大概流程和主要思想，希望对大家找机器学习岗位时有点帮助。 具体可以参考2010龙星计划：机器学习中对应的主题模型那一讲 LDA： 主题模型，概率图如下： ?
在这篇文章中，我要带大家预览一下机器学习中最热门的算法。预览主要的机器学习算法可在某种程度上给你这样的一种感觉，让你知道什么样的方法是可靠的。 回归方法相当于统计学的机器，它与统计机器学习关联了起来。这也许看起来有点费解，那是因为我们能使用回归方法来解决分类问题以及算法的分类问题。说真的，回归就是一种过程。 一般来说，决策树运行速度快，而且结果精确，是机器学习里最大的宠儿。 怎样学习机器学习算法 算法是机器学习的一个大模块。这个话题我是很有兴趣的，而且之前也写了很多这方面的博客。 如何运行这些机器学习算法 有时，你需要的只是一些代码。下面这些链接可以让你明白如何运行机器学习算法，并使用常规的库来编写这些代码或者从研究者运用它们。
---- 我们曾经介绍过不少机器人，都各有自己看家的本领，但你是否有看到过将两种不同运动形式的机器人结合在一个平台上，比方说：你可以结合地面机器人的效率和耐用度，与飞行机器人的灵活性。 然而，想要设计一个即可行走又能飞行的机器人在技术上又十分复杂低效，这就是为什么异构机器人（hetergeneous robot）这一方式往往更有吸引力。 ? 这种合体方式并不是要试图将每个功能都集成到一个机器人身上，你只需要利用不同专业领域形态各异的机器人，并找到让他们能够共同工作的方法。就像题图这样的机器人蟑螂，可以充当机器鸟的载具。 ? 机器人的组合之所以吸引研究人员，在于每个机器人都可以分别操作，而且这一方式对机器人具有显著的好处，即使当他们连接在一起时也同样有好处。 我们也更加希望团队能够充分利用空中和地面这两种情景下的机器人运动。研究团队将于本周在西雅图举办的顶级机器人会议ICRA 2015上向世人展示这款机器人。
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