2020-06-09 17:42发布
简单来说：1）深度学习（Deep Learning）只是机器学习（Machine Learning）的一种类别，一个子领域。机器学习 > 深度学习2）大数据（Big Data）不是具体的方法，甚至不算具体的研究学科，而只是对某一类问题，或需处理的数据的描述。
具体来说：1）机器学习（Machine Learning）是一个大的方向，里面包括了很多种approach，比如deep learning, GMM, SVM, HMM, dictionary learning, knn, Adaboosting...不同的方法会使用不同的模型，不同的假设，不同的解法。这些模型可以是线性，也可以是非线性的。他们可能是基于统计的，也可能是基于稀疏的....不过他们的共同点是：都是data-driven的模型，都是学习一种更加abstract的方式来表达特定的数据，假设和模型都对特定数据广泛适用。好处是，这种学习出来的表达方式可以帮助我们更好的理解和分析数据，挖掘数据隐藏的结构和关系。Machine Learning的任务也可以不同，可以是预测（prediction），分类（classification），聚类（clustering），识别（recognition），重建（reconstruction），约束（regularization），甚至降噪（denoising），超分辨（super-resolution），除马赛克（Demosaicing）等等....
2）深度学习（Deep Learning）是机器学习的一个子类，一般特指学习高层数的网络结构。这个结构中通常会结合线性和非线性的关系。Deep Learning也会分各种不同的模型，比如CNN, RNN, DBN...他们的解法也会不同。Deep Learning目前非常流行，因为他们在图像，视觉，语音等各种应用中表现出了很好的empirical performance。并且利用gpu的并行运算，在模型相当复杂，数据特别大量的情况下，依然可以达到很理想的学习速度。因为Deep Learning往往会构建多层数，多节点，多复杂度的模型，人们依然缺乏多里面学习的结构模型的理解。很多时候，Deep Learning甚至会被认为拥有类似于人类神经网络的结构，并且这种类似性被当做deep learning居然更大potential的依据。但答主个人认为，其实这略有些牵强...听起来更像是先有了这种network的结构，再找一个类似性。当然，这仅仅是个人观点...（私货私货）
3）大数据（Big Data，我们也叫他逼格数据....）是对数据和问题的描述。通常被广泛接受的定义是3个V上的“大”：Volume（数据量）, Velocity（数据速度）还有variety（数据类别）。大数据问题（Big-data problem）可以指那种在这三个V上因为大而带来的挑战。
Volume很好理解。一般也可以认为是Large-scale data（其实学术上用这个更准确，只是我们出去吹逼的时候就都叫big data了...）。“大”可以是数据的维度，也可以是数据的size。一般claim自己是big-data的算法会比较scalable，复杂度上对这两个不敏感。算法和系统上，人们喜欢选择并行（Parallel），分布（distributed）等属性的方法来增加capability。
Velocity就是数据到达的速度。对于数据高速到达的情况，需要对应的算法或者系统要有效的处理。而且数据在时间上可能存在变化，对应的算法或者系统居然做出调整和即时判断，以适应新的数据。这就要求我们提出高效（Efficiency），即时（real-time），动态（dynamic），还有有预测性（predictive）等等....
Variaty指的是数据的类别。以往的算法或者系统往往针对某一种已知特定类别的数据来适应。而一般大数据也会指针对处理那些unstructured data或者multi-modal data，这就对传统的处理方法带来了挑战。
换行。比如，print hello\nworld效果就是helloworld\n就是一个换行符。\是转义的意思，'\n'是换行，'\t'是tab，'\\'是，\ 是在编写程序中句子太长百，人为换行后加上\但print出来是一整行。...
十种常见排序算法一般分为以下几种：（1）非线性时间比较类排序：a. 交换类排序（快速排序、冒泡排序）b. 插入类排序（简单插入排序、希尔排序）c. 选择类排序（简单选择排序、堆排序）d. 归并排序（二路归并排序、多路归并排序）（2）线性时间非比较类排序：...
前景很好，中国正在产业升级，工业机器人和人工智能方面都会是强烈的热点，而且正好是在3~5年以后的时间。难度，肯定高，要求你有创新的思维能力，高数中的微积分、数列等等必须得非常好，软件编程(基础的应用最广泛的语言：C/C++)必须得很好，微电子(数字电...
迭代器与生成器的区别：（1）生成器：生成器本质上就是一个函数，它记住了上一次返回时在函数体中的位置。对生成器函数的第二次（或第n次）调用，跳转到函数上一次挂起的位置。而且记录了程序执行的上下文。生成器不仅记住了它的数据状态，生成器还记住了程序...
python中title( )属于python中字符串函数，返回’标题化‘的字符串，就是单词的开头为大写，其余为小写
第一种解释：代码中的cnt是count的简称，一种电脑计算机内部的数学函数的名字，在Excel办公软件中计算参数列表中的数字项的个数；在数据库( sq| server或者access )中可以用来统计符合条件的数据条数。函数COUNT在计数时，将把数值型的数字计算进去；但是...
head是方法，所以需要取小括号，即dataset.head()显示的则是前5行。data[:, :-1]和data[:, -1]。另外，如果想通过位置取数据，请使用iloc，即dataset.iloc[:, :-1]和dataset.iloc[:, -1]，前者表示的是取所有行，但不包括最后一列的数据，结果是个DataFrame。...
挺简单的，其实课程内容没有我们想象的那么难、像我之前同学，完全零基础，培训了半年，直接出来就工作了，人家还在北京大公司上班，一个月15k，实力老厉害了
Python针对众多的类型，提供了众多的内建函数来处理(内建是相对于导入import来说的，后面学习到包package时，将会介绍)，这些内建函数功用在于其往往可对多种类型对象进行类似的操作，即多种类型对象的共有的操作；如果某种操作只对特殊的某一类对象可行，Pyt...
相当于 ... 这里不是注释
还有FIXME
python的两个库:xlrd和xlutils。 xlrd打开excel,但是打开的excel并不能直接写入数据,需要用xlutils主要是复制一份出来,实现后续的写入功能。
单行注释：Python中的单行注释一般是以#开头的，#右边的文字都会被当做解释说明的内容，不会被当做执行的程序。为了保证代码的可读性，一般会在#后面加一两个空格然后在编写解释内容。示例：# 单行注释print(hello world)注释可以放在代码上面也可以放在代...
主要是按行读取，然后就是写出判断逻辑来勘测行是否为注视行，空行，编码行其他的：import linecachefile=open('3_2.txt','r')linecount=len(file.readlines())linecache.getline('3_2.txt',linecount)这样做的过程中发现一个问题，...
或许是里面有没被注释的代码
自学的话要看个人情况，可以先在B站找一下视频看一下
最多设置5个标签!
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简单来说：
1）深度学习（Deep Learning）只是机器学习（Machine Learning）的一种类别，一个子领域。机器学习 > 深度学习
2）大数据（Big Data）不是具体的方法，甚至不算具体的研究学科，而只是对某一类问题，或需处理的数据的描述。
具体来说：
1）机器学习（Machine Learning）是一个大的方向，里面包括了很多种approach，比如deep learning, GMM, SVM, HMM, dictionary learning, knn, Adaboosting...不同的方法会使用不同的模型，不同的假设，不同的解法。这些模型可以是线性，也可以是非线性的。他们可能是基于统计的，也可能是基于稀疏的....
不过他们的共同点是：都是data-driven的模型，都是学习一种更加abstract的方式来表达特定的数据，假设和模型都对特定数据广泛适用。好处是，这种学习出来的表达方式可以帮助我们更好的理解和分析数据，挖掘数据隐藏的结构和关系。
Machine Learning的任务也可以不同，可以是预测（prediction），分类（classification），聚类（clustering），识别（recognition），重建（reconstruction），约束（regularization），甚至降噪（denoising），超分辨（super-resolution），除马赛克（Demosaicing）等等....
2）深度学习（Deep Learning）是机器学习的一个子类，一般特指学习高层数的网络结构。这个结构中通常会结合线性和非线性的关系。
Deep Learning也会分各种不同的模型，比如CNN, RNN, DBN...他们的解法也会不同。
Deep Learning目前非常流行，因为他们在图像，视觉，语音等各种应用中表现出了很好的empirical performance。并且利用gpu的并行运算，在模型相当复杂，数据特别大量的情况下，依然可以达到很理想的学习速度。
因为Deep Learning往往会构建多层数，多节点，多复杂度的模型，人们依然缺乏多里面学习的结构模型的理解。很多时候，Deep Learning甚至会被认为拥有类似于人类神经网络的结构，并且这种类似性被当做deep learning居然更大potential的依据。但答主个人认为，其实这略有些牵强...听起来更像是先有了这种network的结构，再找一个类似性。当然，这仅仅是个人观点...（私货私货）
3）大数据（Big Data，我们也叫他逼格数据....）是对数据和问题的描述。通常被广泛接受的定义是3个V上的“大”：Volume（数据量）, Velocity（数据速度）还有variety（数据类别）。大数据问题（Big-data problem）可以指那种在这三个V上因为大而带来的挑战。
Volume很好理解。一般也可以认为是Large-scale data（其实学术上用这个更准确，只是我们出去吹逼的时候就都叫big data了...）。“大”可以是数据的维度，也可以是数据的size。一般claim自己是big-data的算法会比较scalable，复杂度上对这两个不敏感。算法和系统上，人们喜欢选择并行（Parallel），分布（distributed）等属性的方法来增加capability。
Velocity就是数据到达的速度。对于数据高速到达的情况，需要对应的算法或者系统要有效的处理。而且数据在时间上可能存在变化，对应的算法或者系统居然做出调整和即时判断，以适应新的数据。这就要求我们提出高效（Efficiency），即时（real-time），动态（dynamic），还有有预测性（predictive）等等....
Variaty指的是数据的类别。以往的算法或者系统往往针对某一种已知特定类别的数据来适应。而一般大数据也会指针对处理那些unstructured data或者multi-modal data，这就对传统的处理方法带来了挑战。
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head是方法，所以需要取小括号，即dataset.head()显示的则是前5行。data[:, :-1]和data[:, -1]。另外，如果想通过位置取数据，请使用iloc，即dataset.iloc[:, :-1]和dataset.iloc[:, -1]，前者表示的是取所有行，但不包括最后一列的数据，结果是个DataFrame。...
挺简单的，其实课程内容没有我们想象的那么难、像我之前同学，完全零基础，培训了半年，直接出来就工作了，人家还在北京大公司上班，一个月15k，实力老厉害了
Python针对众多的类型，提供了众多的内建函数来处理(内建是相对于导入import来说的，后面学习到包package时，将会介绍)，这些内建函数功用在于其往往可对多种类型对象进行类似的操作，即多种类型对象的共有的操作；如果某种操作只对特殊的某一类对象可行，Pyt...
相当于 ... 这里不是注释
还有FIXME
python的两个库:xlrd和xlutils。 xlrd打开excel,但是打开的excel并不能直接写入数据,需要用xlutils主要是复制一份出来,实现后续的写入功能。
单行注释：Python中的单行注释一般是以#开头的，#右边的文字都会被当做解释说明的内容，不会被当做执行的程序。为了保证代码的可读性，一般会在#后面加一两个空格然后在编写解释内容。示例：# 单行注释print(hello world)注释可以放在代码上面也可以放在代...
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或许是里面有没被注释的代码
自学的话要看个人情况，可以先在B站找一下视频看一下