机器学习概念太多记不住?别怕,这有一套手绘小卡片 | 资源

2017 年 9 月 4 日 量子位 专注报道AI
颜萌 李林 编译整理
量子位 出品 | 公众号 QbitAI

有很多种方法可以了解机器学习。你可以去听课,也可以看视频教程,甚至博客,知乎问答都可以是你的选择。

还有没有更酷的玩法?

 手机上展示的就是他的一张手绘的闪卡

有位名叫Chris Albon的大叔就推出了一套手绘小卡片。他说:

机器学习是一个广阔的领域,涵盖计算机科学、统计学、科学计算和数学,有大量需要学习的概念。这些闪卡可以帮助大家轻松,迅速地记住机器学习中的关键概念。

Chris是一名数据科学家,有十年的统计学习、人工智能和软件工程方面的经验。

你或许在Twitter或其他网站上看见过#machinelearningflashcards的标签,但忽视掉了。已经有那么多的学习方法,还有别的轰炸你社交生活的东西占据你的时间,忽视完全可以理解。但是我们良心推荐,真的很值得一看。

量子位举几个🌰,我们来看一下手绘小卡片是怎样讲解机器学习概念的:

 决策树回归:与决策树分类相似,但是使用均方误差或类似的指标来确定分叉,而不是交叉熵或杂质度

Early Stopping:当确认损失增加的时候,神经网络训练就停止

 梯度悬崖:当损失函数急剧下降时会产生梯度悬崖。若陡坡导致优化算法的值超过最小值,会引起问题

 验证曲线:将某些超取不同的值时所对应的性能指标可视化

 支持向量(解释全在图里了😂)

 L2 NORM:机器学习中有很多地方都能用到L2 NORM,比如说将观测值归一化,或者正则化

Chris一直在推特上分享出自己手绘闪卡的图片,同时也在machinelearningflashcards网站上以10美元的价格出售。出售的是闪卡的各种格式的高质量打印版(包括SVG、PDF和PNG格式)。

量子位搬运了一小份,公众号后台回复:闪卡,就可免费获得73张(不那么高清的)手绘小卡片。

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“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

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