我的入门方式,先从应用现象中,总结规律反推本质。一头扎进理论书籍是不对的。
老外的先进,还是体现在传承方面。没办法,我们竞争压力大,有好东西藏着掖着。大家都苦逼
我最开始是从介绍,有了基本概念,见xxx。知道十大算法,可以开工了。

 

开源组件入手的,infer.net
例子很经典,讲解细,这也是老外程序员成才快的原因。之前看libusb也是如此,程序员英语不好路是走不远的,我深有体会。

下面简介下基本概念,我是喜欢预测方面所以对机器分类学习感兴趣。

因为人不必要求计算机像人一样。视觉,听觉不是最终正确的路。计算机有自己的东西,如超声波 测距仪器。当然从辅助人类方面来说,视觉和听觉是有前景的。

 

贝叶斯怎么理解。搜索,大概半小时能彻底弄明白。

 

支持向量机。搜索

  http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/03/13/1982639.html
 

和我类似的野生程序员不少应用有共鸣,哪怕100看了我分享的东西有一个人收获了也就值了。

很小的时候想造武器让人人有力量改变世界,长大这么多年,也知道搞那些东西死的快,分享武器是力量,分享知识也是力量。

有了知识,不但思想开阔,而且也能产生金钱,有钱也就有了力量。不必羡慕资本家和明星,每个时代有自己的潮流,我始终相信生产力/科学才是推动力。

我们无法站在巨人肩膀上看得更远,但我们能跟上巨人开的路走也是一种幸福。

Infer.net 开源组件: 1, 机器学习入门,要从贝叶斯说起的更多相关文章

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