ES:AI 注释

为AI做注解:

        AI已经出第三版,大的框架没有改变,DNN也没有引入AI这本书。第四版网络版应流出,不知道最终定版如何!

        强化学习的方法有大幅度更新,但从策略系统更新范畴看来,没有什么实质的改变,只是规模的变更。

        在一个算法工程师 和一个硬件工程师之间,把 不鲁棒 与不稳定 两个 形容词 联系起来,这就是转换思维的必要性。科普的本质是 用一种语法 来解释另一种语法,并保持语义不变。

       

一、基本原理 和方法论

      贝叶斯理论-反向链(理论极限)

      因果关系-前向图、前向链(................?????)

      语法-语义 范畴映射(本质与表象、色即是空)


二、15年之前的一些文章收集

       最近打算扔掉以前的一些中文论文,在此标记一下........

     《模糊神经网络技术综述》2003年。skip即可,模糊神经网络 基于模糊逻辑,模糊逻辑可被概率直接取代;

     《在线机器学习跟踪算法研究》 2014年 。skip即可,已经太老了。

      图的最小割:Graph-Cut :Min-Cut problem

      视觉跟踪综述;  Camshift、LK光流法、粒子滤波方法、MeanShift-SIGVC页面

      机器学习中的数学-组合模型:RandomForest、AdaBoost、GradientBoosting-GBDT方法

      在线随机森林方法


      分布式机器学习的故事-王益:到现在还可以读一下。52ML\

      逃出你的肖申克(二):仁者见仁,智者见智的偏见?从视觉错觉到偏见(这篇文章分析了贝叶斯,和三维重建的单幅图像不可能问题

      wiki-聚类算法、机器学习简史.....

      重点:机器学习的那些事.....


三、做过的机器学习的一些笔试题

        2013百度校园招聘-机器学习和数据挖掘工程师-笔试题

                重点:字符串嵌入、搜索推荐、Kmeans编程、梯度下降法

        百度2013校园招聘笔试题(含整理的答案)

                重点:字符串搜索、gary码

       百度2014校园招聘笔试题 ——深度学习算法研发工程师.

               重点:深度神经网络的理解、KNN预测的分析

       教你如何迅速秒杀掉:99%的海量数据处理面试题/...

               重点:分治法、hash、双层桶、bloom过滤器、倒排索引、外排序、Mapreduce方法

      这个系列的微软面试题目集合.....

               微软100,之类的

      

      工程学:24中设计模式复习总结-Java

               设计模式


四、博士论文

       Machine  Learning Based Object Recognition     By. Liuguangcan(上海交大)

           内容:HCM分割系统、NCC网络编码器、LRR压缩传感技术、FE反馈嵌入方法






posted @ 2017-08-19 23:41  wishchin  阅读(252)  评论(0编辑  收藏  举报