學習筆記：人工智慧基礎-機器學習

你關注的人，決定了你看到的世界！你身邊是什麼樣的人，你就會擁有什麼樣的人生。你連努力都沒有，你渴望什麼成功？ ---馬開東,寫給未來的自己

我對人工智慧領域有了一個比較具體的認識。由於媒體近來對AI領域的熱烈推捧，讓人覺得科幻小說里的未來世界好像就在眼前。我也讓想像力跟著飛了好一會兒，這也很大程度上促成了我下決心投入時間和金錢來學習入門。然而經過這段時間的學習，我開始重新審視自己對人工智慧的認知，課程一開始的內容都是些樸素的數學和統計學原理，並沒有什麼黑科技。為什麼人們可以將這些樸素的原理像魔法一樣轉換成AI各種強大的能力，這中間跨越了多少環節？對我來說，思考這個問題可能要比學會具體某個Python命令的用法更加重要。我可以短時間的學會怎樣用Naive Bayes函數實現高精確度的匹配，用Decision Tree來構建預測模型，但是這些技術背後的機理卻很難短時間就吃透。思考這些問題花費了我更多的時間。

總結一下這段時間學習的具體收穫：

重新梳理了一下描述統計學和推論統計學的知識；

掌握了基本的Python語法，Numpy，Pandas和Sklearn也熟悉起來；

學會用Naive Bayes，Desicion Tree，神經網路等方法建立機器學習模型；

用英文完成了三個項目，Stroop effect，Titanic Survival 和波士頓房價預測，雖然目前工作語言是英文，但是這麼用心的寫項目報告還是頭一回；

搜集了很多機器學習方面的資料，發現了一些有趣的技術博客；

開始使用GitHub，越來越發現自己喜歡寫代碼，難道說我其實應該是程序猿的命么？才發現自己入錯行這麼多年，心情很複雜~

這個學習筆記在接下來的時間裡會不定期更新，主要是用來記錄自己的點滴進步和心得，如果有幸能讓讀到的人有所收穫，那簡直我是幸福！~

當然要對自己好一點

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