tensorflow是什么语言

　　machine-learning　　机器学习;　　[例句], and Facebook, have implemented machine-learning algorithms in their applications.　　和Facebook，都在自己的应用程序中实现了机器学习算法。

属于工业工程。机器学习(MachineLearning，ML)是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，专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，是人工智能的核心，machinelearning是工业工程的分支，属于工业，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，主要使用归纳、综合而不是演绎。

人工智能专业是目前新兴的互联网行业，就业前景非的好

人工智能专业对于数学基础不好的人可能会比较难学的。因为需要学编程，而且学的东西比较繁杂，从认知与神经科学、人工智能伦理到人工智能平台与工具都要学。但学得好，就业前景也不错。

初学者，献丑不完整地看过三本书MachineLearningbyTomMitchell,作者是CMUMachineLearningDepartment的老大，主要是从CS的角度写的，涵盖的面比较广，较为传统的话题如Conceptlearning,DecisionTree,ANN，以及GeneticAlgorithm等等都涵盖其中，讲的很细致，各章之内的条理很清楚，都是围绕task和method展开，比较易于理解PatternRecognitionandMachineLearningbyChrisBishop,这本PRML比较著名了，其特点就是以statisticallearning的角度较为全面地讲述了近年来比较时髦的machinelearning话题，比如bayesianmethod,graphicalmodel,EM等等，作者是理论物理出身（著名的PeterHiggs的学生，就是提出希格斯粒子理论的那位。。。），大概本身数学背景就更多一点，所以此书统计和数学味道更重，如果对此类方向比较感兴趣的话，应该比较对胃口PatternClassificationbyRichardO.Duda,说实话这本书没怎么仔细看过，只是课上讲过几章内容，从书名就可知道是侧重于patternrecognition的，尤其是classification，这本书应当是比较全面的介绍了各种classification的问题，基本上各种Bayesiandecisiontheory，参数估计，非参数模型，lineardiscriminant,neuralnetwork,clustering和unsupervisedlearning等等方法都讲到了。

就我国国内的大环境而言，人工智能现在正处于急速发展的时期，但是相关人才稀缺，因此我国人工智能工程师的就业前景一片大好，工资待遇也是很好的。所以只要愿意学人工智能技术，并且能够专心深入地钻研下去，未来的职业发展肯定不可限量。

人工智能是最早出现的，也是最大、最外侧的同心圆；其次是机器学习，稍晚一点；最内侧，是深度学习，当今人工智能大爆炸的核心驱动。五十年代，人工智能曾一度被极为看好。之后，人工智能的一些较小的子集发展了起来。先是机器学习，然后是深度学习。深度学习又是机器学习的子集，深度学习造成了前所未有的巨大的影响。有人说，人工智能（AI）是未来，人工智能是科幻，人工智能也是我们日常生活中的一部分。这些评价可以说都是正确的，就看你指的是哪一种人工智能。今年早些时候，GoogleDeepMind的AlphaGo打败了韩国的围棋大师李世乭九段。在媒体描述DeepMind胜利的时候，将人工智能（AI）、机器学习（machinelearning）和深度学习（deeplearning）都用上了。这三者在AlphaGo击败李世乭的过程中都起了作用，但它们说的并不是一回事。现在，经过深度学习训练的图像识别，在一些场景中甚至可以比人做得更好：从识别猫，到辨别血液中癌症的早期成分，到识别核磁共振成像中的肿瘤。Google的AlphaGo先是学会了如何下围棋，然后与它自己下棋训练。它训练自己神经网络的方法，就是不断地与自己下棋，反复地下，永不停歇。深度学习使得机器学习能够实现众多的应用，并拓展了人工智能的领域范围。深度学习摧枯拉朽般地实现了各种任务，使得似乎所有的机器辅助功能都变为可能。无人驾驶汽车，预防性医疗保健，甚至是更好的电影推荐，都近在眼前，或者即将实现。

22年年中刚开刊，目前还不是。

人工智能是一个很广的学科含义，模拟实现人的智能行为的奇数的集合目前实现人工智能效果最好的方式是用机器学习技术也就是利用数据来，提高解决问题模型精度深度学习又是机器学习中的一个分支，这就是他们的关系

工智能（Artificial Intelligence）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，可以产出一种新的可以和人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究主要有机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。自从人工智能诞生以来，理论和技术越来越成熟，应用领域在不断的扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以把人的意识、思维的信息过程的模拟。虽然人工智能不是人的智能，但可以像人那样思考、最终可能超过人的智能。优点：1、在生产方面，效率更高且成本低廉的机器及人工智能实体代替了人的各种能力，人类的劳动力将大大被解放。2、人类环境问题将会得到一定的改善，较少的资源可以满足更大的需求。3、人工智能可以提高人类认识世界、适应世界的能力。缺点：1、人工智能代替了人类做各种各样的事情，人类失业率会明显的增高，人类就会处于无依靠可生存的状态。

include <iostream>#include <stdio.h>int jc(int m){if(m!=1) return m*jc(m-1);else return 1;} int c(int m,int n){if(m>=n) return jc(m)/(jc(n)*jc(m-n));} int main(void){int m,n;scanf("%d%d",&m,&n);printf("%d ",c(m,n));return 0;}

作者：Richardmore这本书可以说是机器学习的经典学习之作。以前在上机器学习这么课的时候，很多细节还没联系到，结果在读论文中就显得捉襟见肘。本文打算理清楚这本书的脉络，也顺便为学习机器学习的人打下一个学习路线图。1. 排除两块内容现排除第五章的内容神经网络，之所以把神经网络先单列出来，原因一是一个比较独立的研究脉络，二是因为这部分因为深度学习的原因太热了，所以我认为在学习机器学习中把神经网络单列出来学习，在交大的研究生课程安排中，神经网络是机器学习的后续课程。对于第6，7章，也不在下面的学习路线中，因为这部分是关于核技巧方面的，主要是就是高斯过程回归，高斯过程分类以及SVM等内容。2. 一个概率图框架为中心视角排除了上面几章的内容，PRML书中可以用下面的学习路线图覆盖，通过这个图可以理清楚了各个内容的不同角色。<img src="https://pic3.zhimg.com/d82ec8dc52d4bc5d35ada816f156ed6a_b.png" data-rawwidth="1888" data-rawheight="412" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="1888" data-original="https://pic3.zhimg.com/d82ec8dc52d4bc5d35ada816f156ed6a_r.png">说明：（1）一般模型中都会有隐变量因此，，因此对于P（X）的采用MLE学习的另一个技巧,便是第九章 EM算法。条件是在M步时，Q要可以被analytically computed。（2）至于为什么近似，Exact Inference is hard we resort to approximation3. 隐变量技巧下面我们看看另外一个视角：隐变量技巧。隐变量不仅可以使得模型的表达能力丰富起来，而且通常对于隐变量往往富有一定的实际意义。<img src="https://pic1.zhimg.com/bb004397ad1d16a93051d81c8822d2a8_b.png" data-rawwidth="1764" data-rawheight="422" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="1764" data-original="https://pic1.zhimg.com/bb004397ad1d16a93051d81c8822d2a8_r.png">说明：（1）这里所谓的结合模型中，在PRML中最后一章仅仅提到了以加法的方式进行模型集合，也就是mixture of experts，在论文Hinton G E. Training products of experts by minimizing contrastive divergence[J]. Neural computation, 2002, 14(8): 1771-1800. 提出了product of experts 模型，也就是以乘法的方式进行结合，RBM就是一种特殊的product of experts 模型，而高斯混合模型便是加法模型的代表。（2）隐变量的技巧是机器学习中一种重要的技巧，隐变量的加入不仅仅增加了模型的表达能力，而且，隐变量还可以被赋予某种特殊的意义，比如RBM模型中隐变量h被当成显变量v的特征抽象。这当然归根结底是因为隐变量模型确实是现实世界真实存在的情况，unobserved but important variables do exist! 当然隐变量的引入也为模型的推断带来了新的挑战，有很多比较好的隐变量模型往往找不到很高效的方法，而被限制着。4. 例子说明 下面分别从上面两个视角来分析RBM模型，贝叶斯线性回归和序列模型。 4.1 RBM模型 RBM模型是一个无向2层对称的图模型，从隐变量的视角来看，它是一个以乘法方式结合的distributed models。当然隐变量的引入增加了模型的复杂性和表达能力，但是也为学习，推断带来了问题。对于RBM的参数学习，因为是无向图，所以采用MLE最大化P（X），但是由于此时P（X，Z）难以评估，所以<img src="https://pic2.zhimg.com/v2-bda902a2f7f25d45c72a79ba99280c81_b.png" data-rawwidth="834" data-rawheight="94" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="834" data-original="https://pic2.zhimg.com/v2-bda902a2f7f25d45c72a79ba99280c81_r.png">很难计算，没有在RBM的学习中不能像高斯混合模型那样可以采取EM算法。因此只能采取最为标准的做法，求取P（X）的梯度，结果梯度公式如下：<img src="https://pic2.zhimg.com/v2-5fac4d2389b7cfd55118d156225819bd_b.png" data-rawwidth="800" data-rawheight="90" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="800" data-original="https://pic2.zhimg.com/v2-5fac4d2389b7cfd55118d156225819bd_r.png">然而对于计算后面的model部分的积分需要知道模型的概率分布，评估模型的概率分布需要计算一个标准化的分母，难以计算。因此就需要依赖近似，由于p（v｜h），p（h｜v）都是可以分析公式表达，因此采用Gibbs sampler来数值逼近积分。当然后来Hinton G E. Training products of experts by minimizing contrastive divergence[J].发现对于这一部分，Gibbs sampler 不需要多部的迭代，一次迭代就可以了，从而使的训练RBM的时间代价大大降低了，后来（A fast learning algorithm for deep belief nets，2006）提出了贪婪式的训练多层DBN（stacked RBM），每层都是训练RBM，从而使的深度学习焕发新的活力（Reducing the dimensionality of data with neural networks，2006）。4.2 贝叶斯线性回归Bayesian Linear Regression BLR这个模型是最为基础的，这个模型在PRML中，利用直接推断，变分法推断，MCMC采样都是可以做的；因此便于比较不同算法得到的结果。之前，本来打算在这里以LDA主题模型来举例，虽然LDA的EM算法， 变分法，以及Gibbs sampling 都是可以做的，但是模型太复杂，所以果断放弃了，以BLR模型作为例子说明。BLR是一个有向图模型，是一个典型的贝叶斯网络（虽然简单一点）。如果以一个贝叶斯的视角来看，其中的隐变量便是线性参数w，以及各种超参数α,β.....，在贝叶斯的处理视角之下，这些都会赋予一个先验分布。当然，有些模型书中也提到，有不同层次上的贝叶斯网络。有的是仅仅对参数w赋予一个先验分布，而对于其他的参数（hyperparameter）仅仅是作为模型参数，就是假设是一个渡固定的数值，然后再通过learn evidence function，其实说白了就是MLE，来寻找最佳的超参数α,β....。相比于把线性参数w，以及各种超参数α,β.....全部作为放入到贝叶斯网络中，这样的做法显然简化了模型，降低了贝叶斯网络的复杂性。这个技巧也在多处的论文中出现。从隐变量的角度来看，由于BLR模型相对简单，其中并没有随机隐变量，仅仅是一些参数w，以及各种超参数α,β..的环境隐变量。4.3 序列模型：隐马尔可夫链HMM与条件随机CRF隐马尔可夫链HMM这个模型是一个有向图模型，典型的贝叶斯网络，只不过这个网络是一个线性链（linear chains），因此可以进行分析上推断，要知道对于一般网络，并不存在通用的实用的inference算法。因为HMM是一个有向图模型。但是（1）在PRML书中，以及李航《统计学习》中并没有把其当作一个贝叶斯网络来进行处理，对所有的参数比如发射概率，转移矩阵概率都是模型的参数，而不是通过赋予一个先验分布，从而纳入到贝叶斯网络框架之中。因此对于模型而言，关键的便是通过MLE最大化P（X）来学习模型的参数，因为这里的有隐变量，因此在PRML，以及《统计学习》中都是通过EM算法做的。（2）其实，HMM是一个典型的线性链式的贝叶斯网络，因此对于通过对其参数赋予先验分布，进而从贝叶斯的角度，来对模型进行推断是一个非常自然的想法。我在论文Sharon Goldwater， Thomas L Griffiths 论文 A Fully Bayesian Approach to Unsupervised Part-of-Speech Tagging，中作者采用了Bayesian HMM 重新做了POS任务。作者在文中还详细罗列了Bayesian HMM 相比普通的HMM的优点：（a）可以使用先验知识，例如在POS中语言的认知可以加入到先验分布之中，而且（b）贝叶斯的推断，是通过一个后验分布推断参数，相比MLE点估计，会更加准确。对于贝叶斯的推断，作者在文中使用了Gibbs sample抽样实现了数值采样推断模型。最后作者比较了Gibbs sample＋Bayesian HMM和普通的HMM ＋EM，在POS任务效果更加好。另外，对于本论文的作者Thomas L Griffiths，第一次接触这个学者，是在读Gibbs sample in LDA这篇文章，作者推导了LDA的各种的条件分布，然后基于Gibbs sample 进行采样，记得Github上有Java版的实现代码，其推导十分严谨，并且有代码辅助，是学习LDA的一个捷径。在近似推断方面可以看出Thomas L Griffiths是一个坚定的数值采样学派，而LDA的开山之作《Latent Dirichlet Allocation 》的作者David M. Blei，看了作者部分文章以后，发现这个人是在近似推断方面是一个变分法的坚定学派，在《Latent Dirichlet Allocation 》之中，便是通过变分法进行推断了，David M. Blei还写了一个关于变分法的入门讲义pdf，网上可以搜到。所以回看我们概率图视角，做机器学习推断是不可避免的，有的是变分法近似，有的是数值采样近似，也有的是EM算法试一试。至于选择哪一种，就看你的问题哪一个比较简单了。但是好像有的人对这些方面各有偏爱。再说一下条件随机场CRF，相比与HMM，这也是一个序列模型，在很多的NLP任务中，CRF都是state of art 的算法，毕竟人家可以方便的特征工程嘛。但是这种日子被深度学习取代了，在NLP方面，RNN（递归神经网络）要比CRF表现更好，见我之前博文基于RNN做语义理解和词向量。先不说这么远，CRF的模型架构上是一个典型的无向的链式概率图模型，因此，（回看我们概率图的视角），CRF的关键问题便是如何进行学习了P（X），好在求其该模型直接求其梯度并没有太大的困难，具体可以参见李航的《统计学习》。5 结束语这篇文章，从概率图，隐变量两个视角对PRML中各个章节进行了串联，并以RBM，BLR，序列模型（HMM&CRF）具体说明这种串联。

先看看相关的图书：要有好几本作为参考，最好是角度差异大、深浅程度不同，比如系统的导论式的、深入的有推导的、浅出的手把手的。它要充当不同学习过程中的工具书。网络教程：比如Andrew Ng的、各种专题的博客，有针对地找相应的教程，相对着看，网络资源比如51cto学院的课程跟书的表达方式毕竟是不一样的，也是很有益的信息源。paper：比如学CNN的时候，就搜一堆论文来，集中一段时间看一轮，一定要有针对性，带着很明确的问号去看。开源资源：很多很多东西，其实都有人做出来开源了，直接拿来用，一边用一边理解，甚至可以学习源码。关注这个领域：关注相关的会议期刊，关注大牛们（Hinton、Bengio、LeCun等）的动向，微博加一堆领域大牛每天看一眼他们分享什么上来。基础知识：线代、统计、概率、数学分析；信息论方面基本概念要理解，比如要知道相对熵是什么意思和怎么算；凸优化和最优估计相关内容，在各种各样问题中都会遇到，学好了可以帮大忙。机器学习主要就是找到目标函数并且做参数估计，虽然有很多现成工具，但是不熟悉优化问题的话，会很抓瞎。熟悉几个模型：神经网络（SAE、RBM、CNN等）、SVM、最大熵、CRF、随机森林、GMM等等。了解不同应用场景下各种模型有什么优劣，挑一些自己以后可能常用到的多练习。

我认为这不是很被看好，首先不管是什么软件，新推出的肯定是毛病多多，那么为什么不在成熟之后在用呢，还有就是我为什么不看好，我也去里面体验过，首先是它很完全的是就一种傻瓜操作，只要按照提示点下一步就行，输出单一化的东西难以持久生存。成本不高首先，对于amazon来说，这个服务的成本并不会太高，API应该是公司内部使用的现有程序修改而来的，而amazon本身应该就是有过剩的计算能力的。所以营收不论多少，都几乎是纯利润。不过说明一下，目前这项服务只提供logistic regression一个算法，如果以后amazon自己设计更多算法，特别是可以按照用户需求更加个性化的算法，那么还是需要一定成本的。完全用不到其次，对于一般的个人用户来说，应该是完全用不到这样的服务的，就算自己需要跑一些ML程序，个人电脑也就够了，大不了慢一点，跑个几天呗（这样的情况已经很罕见了），况且个人使用的话更多的时候不是数据量特别大，而是算法上有些创新，那么购买amazon的服务就会出现灵活度不够的问题。灵活度不够最后目前的服务就更加有灵活度不够的问题，就算只是做一些超大数据的简单分析，只有一个logistic regression也往往不能满足需求。但是如果amazon设计出更多算法，特别是如果能提供很多用于个性化的API。总结我觉得想要大家能接受还是要努力的研究，价格也最好别太贵。

《Machine Learning Algorithms》（Giuseppe Bonaccorso）电子书网盘下载免费在线阅读资源链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1iIrdj87NEIWUASa0449GWg 提取码：ns30书名：Machine Learning Algorithms作者：Giuseppe Bonaccorso出版社：Packt Publishing - ebooks Account出版年份：2017-7-24页数：360

以前只看过西奥的模式识别，看得比较痛苦，有些地方并没有深入讲，而且需要一定的基础才能明白，而且是中文版翻译，有些地方读起来吃力。这两天在啃这本书，有种相见恨晚的感觉，适合入门的教材，由浅入深条理清晰，一些需要用到的数学知识也有详细的说明。个人觉得是经典，贝叶斯和频率都是解决问题的两种方式，而且在数据量非常大的情况下两者其实殊途同归。而且难度设置比较合理，前后联系非常清楚，尤其是从头到尾对于bayesian思想的介绍，让我这个之前不太了解bayesian的人也能比较好的理解。

当然好就业了，现在是大数据时代，Python是近几年刚出来的热门行业，有能力的赶紧学

u200du200d简单来说，他们设计了一个程序，首先让受试者看各种电影画面，同时用fMRI测量其大脑视觉皮层的活动模式，让程序记录下画面A=模式A，画面B=模式B，等等，这就是encodingmodel。建立起这个关联数据库之后，再让受试者观看（对程序而言）未知的画面，这时程序就可以分析现在测到的视觉皮层活动模式，跟关联数据库里哪些已知的活动模式相近，从而提取那些已知的活动模式所对应的画面，根据近似程度重叠成一个对「受试者现在看到的东西」的猜测图。当然这只是最简单的说法，具体的建模方式也许比一张图片对应一个模式更复杂一些。u200du200d

你想通过训练来预测数据，一般可以通过BP人工神经网络来实现。人工神经网络是由若干个神经元相互连接组成一个比较大的并行互联的网络，其结构为拓扑结构。实现步骤：1、输入和输出数据；2、创建网络；3、划分训练，测试和验证数据的比例设定；4、训练网络；5、根据训练结果，预测未来数据下图为用BP神经网络预测某地铁线路（14月至17月）客流量图

国际机器学习与控制论杂志

比较全一点的机器学习库是sklearn 里面也有交叉验证，你可以试试那个你这个如果没法pip安装那就是个人库，不值得使用，有错都没办法解决

人工智能领域的分类包括，研究包括机器人、图像识别、语言识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人，必须懂得计算机知识、心理学和哲学。人工智能主要有三个分支：1) 认知AI （cognitive AI）认知计算是最受欢迎的一个人工智能分支，负责所有感觉“像人一样”的交互。认知AI必须能够轻松处理复杂性和二义性，同时还持续不断地在数据挖掘、NLP（自然语言处理）和智能自动化的经验中学习。 现在人们越来越倾向于认为认知AI混合了人工智能做出的最好决策和人类工作者们的决定，用以监督更棘手或不确定的事件。这可以帮助扩大人工智能的适用性，并生成更快、更可靠的答案。2) 机器学习AI （Machine Learning AI）机器学习（ML）AI是能在高速公路上自动驾驶你的特斯拉的那种人工智能。它还处于计算机科学的前沿，但将来有望对日常工作场所产生极大的影响。机器学习是要在大数据中寻找一些“模式”，然后在没有过多的人为解释的情况下，用这些模式来预测结果，而这些模式在普通的统计分析中是看不到的。 然而机器学习需要三个关键因素才能有效：a) 数据，大量的数据为了教给人工智能新的技巧，需要将大量的数据输入给模型，用以实现可靠的输出评分。例如特斯拉已经向其汽车部署了自动转向特征，同时发送它所收集的所有数据、驾驶员的干预措施、成功逃避、错误警报等到总部，从而在错误中学习并逐步锐化感官。 一个产生大量输入的好方法是通过传感器：无论你的硬件是内置的，如雷达，相机，方向盘等（如果它是一辆汽车的话），还是你倾向于物联网(Internet of Things)。蓝牙信标、健康跟踪器、智能家居传感器、公共数据库等只是越来越多的通过互联网连接的传感器中的一小部分，这些传感器可以生成大量数据（多到让任何正常的人来处理都太多）。

没有，连影印版都没有，想看纸质书只能买外文进口书。或者看电子版

王秀坤王秀坤，男，1965年8月考入大连理工大学工程力学系，1970年8月本科毕业、获学士学位，毕业后留校任教；1979年在大连理工大学计算机科学与工程系读硕士研究生，1982年6月获硕士学位，现为大连理工大学电子与信息工程学院计算机系教授、博士生导师。主讲的课程：FORTRAN语言、汇编语言、计算方法、编译原理、软件工程、数据库原理、分布式数据库等。1993—1994担任中央电视大学《PASCAL语言程序设计》课程主讲（1994至1999在中央教育2台播放），编写的相关教材至今仍在使用。中文名：王秀坤国籍：中国民族：汉职业：教师毕业院校：大连理工大学工程力学系主要成就：《PASCAL程序设计》代表作品：PASCAL程序设计性别：男职称：大连理工大学电子与信息工程学院计算机系教授主要学术辽宁省学科评审组成员辽宁省计算机学会副理事长大连市计算机学会副理事长研究领域（研究课题）：数据库系统与决策支持系统指导硕、博士生研究方向：数据库系统与决策支持系统出版著作出版教材1.PASCAL程序设计，中央广播电视大学出版社，1994年，已印刷10余次共40余万册。2.PASCAL语言程序设计指导，中央广播电视大学出版社，1994年，共30余万册。3.数据库系统概论大连理工大学出版社，1992，3万余册。4.数据库系统概论吉林科学技术出版社，1997，3000册。5.数据库基础及其应用，北京，机械工业出版社。2001，5000册。其中，1—4为主编，5为副主编。发表论文近年来在EI刊源和核心期刊上发表论文30余篇。主要有1.MethodoffindingconjunctivestructuresbasedonlanguageenvironmentsimilarityJian,Youliang;Gao,Jian;Wang,XiukunSource:DalianLigongDaxueXuebao/JournalofDalianUniversityofTechnology364July1996p510InEnglish2.MachinetranslationdictionarybasedonHashmethodWang,Xiukun;Li,Zheng;Jian,YouliangSource:DalianLigongDaxueXuebao/JournalofDalianUniversityofTechnology363May1996p352InEnglish3.Japanese-Chinesemachinetranslationmodule"sstructurebasedonexamplesJianYouliang;YangYuewu;WangXiukunSource:DalianLigongDaxueXuebao/JournalofDalianUniversityofTechnology362Mar1996p241InChinese4.Multi-platformbearings-onlytrackingfusionofmaritimetargetsXu,Jing;Wang,Xiukun;Hu,Jiasheng;Zhao,Jing;Sun,YonkanAuthorAffiliation:DalianUniversityofTechnologySource:CIEInternationalConferenceofRadarProceedingsOct15-1820012001Sponsoredby:ChineseInstituteofElectronics(CIE)p1112-1114InEnglish5.一种有效的数据分布算法，计算机工程与应用，2000.126.用一组单输出的子网络代替多输出的BP网络，计算机科学，2001.107.海上编队电子战综合仿真系统的设计与实践，计算机工程与应用，2001.58.一种有效的事物时序控制算法，小型微型计算机系统，2001.89.信息系统安全机制的设计与实现，微计算机应用，2001.310.基于AS/400的管理信息系统安全机制的设计与实现，计算机工程与应用，2002.311.YuHong,WangXiukun,DataDistributionMethodBasedonGeneticAlgorithm,ProceedingoftheSixthInternationalConferenceforYoungComputerScientist,Oct.23-25,P.R.China.12.状态矩阵法在企业MIS中的应用，大连理工大学学报，1993，313.分布式系统中的双向启动自适应的任务分配算法，计算机学报，1996，714.基Hash方法的机译词典的组织与构造，大连理工大学学报，1996，315.基于实例的日中机译系统的模型构造，大连理工大学学报，1996，216.基于语境类似度的并列成分的判定方法，中文信息学报，1997，117.分布式系统中的动态分配算法设计，计算机工程与设计，1996，618.融合情报和主观信息的单舰纯方位跟踪算法，大连理工大学学报，2002，519.基于约束的单舰纯方位跟踪算法，系统工程与电子技术，2002，920.基于航速修正处理的单舰被动定位算法，系统仿真学报，2002，621.一种安全的IC卡数据加密算法及其应用，计算机工程与应用，2002，38⑺22.基于PowerBuilder的异构分布式数据库访问，计算机工程与应用，2003，39⒅23.一种面向应用的基于访问权限的动态控制方法，计算机工程与应用，2003，39⑺24.基于JDBC的异构分布式数据库访问，计算机工程，2002，1225.一种基于角色的数据库安全访问控制方案的设计与实现，计算机应用研究，2003，326.信息系统安全机制的设计与实现，微计算机应用2001，327.用于等腰直角三角形剖分的分形编码，小型微型计算机系统，2003，628.一种简单蚂蚁算法及其收敛性分析，小型微型计算机系统，2003，24⑻29.基于SQLServer的索引选择模型，小型微型计算机系统，2003，24⑵30.高维数据空间金字塔技术研究，计算机工程与应用，2003，39⑹31.DingHua,Wangxiukun,ResearchonAlgorithmofDecisionTreeearning,2002InternationalConferenceonMachineLearningandCyberetics,2002,11所受奖励科技研究成果作为项目负责人完成科技项目40多项，鉴定成果10余项。近三年来承担或完成的主要项目有：⑴国家科技部973预研项目：针刺与汉语认知神经信息学研究—信息学子系统，（2001—2003）⑵黑龙江省水利厅：防洪决策支持系统—综合数据库子系统（2001—2004）⑶水路输送决策支持系统（2000—2001）⑷水路输送方案编制系统（2001—2003）⑸水路输送保障方案编制系统（2003—2005）⑹刑事审讯决策支持系统（2004—2005）⑺辽河油田高升采油厂信息化建设（2000—2004）⑻辽河油田技术开发研究所油井轨迹生产指导系统（2002—2004）科技获奖情况⑴大连市劳动保险管理信息系统，分别获2000年辽宁省科技进步一等奖和1999年大连市科技进步一等奖⑵湖泊渔业资源开发的系统动力学模型，1995年获中国水产科学研究院科技进步二等奖⑶鱼类营养学专家系统，1995年获中国水产科学研究院科技进步三等奖⑷水路输送方案编制系统，2003年获军队科技进步二等奖⑸水路输送决策支持系统，2002年获辽宁省科技进步三等奖⑹基于语义数据库与WEBGIS的黑龙江省防汛信息服务系统，2003年获黑龙江省科技进步二等奖

周志华 Tom M.Mitchell，是卡内基梅隆大学的教授，讲授“机器学习”等多门课程；美国人工智能协会（AAAL）的主席；美国《Machine Learning》杂志、国际机器学习年度会议（ICML）的创始人；多种技术杂志的撰稿人，曾发表过许多文章，出版过多本专著，是机器学习领域的著名学者。本书展示了机器学习中核心的算法和理论，并阐明了算法的运行过程。本书综合了许多的研究成果，例如统计学、人工智能、哲学、信息论、生物学、认知科学、计算复杂性和控制论等，并以此来理解问题的背景、算法和其中的隐含假定。本书可作为计算机专业 本科生、研究生教材，也可作为相关领域研究人员、教师的参考书。

主要因为python有最重要的两个人工智能库，tensorflow和pytorch。另外python做数据分析的库也很完备，如numpy、pandas、sklearn。

这个期刊还是比较牛的，属于机器学习里面很不错的期刊，算是顶级的。http://www.timeshighereducation.co.uk/406557.article

There are a lot of people think is the simple library management library,有很多人认为图书管理就是简简单单的借书还书，The book,近似于简单体力劳动，Similar to the simple physical labor,毫无技术性可There is no technology can be言。这种观点是有失偏颇的。图书管理员素质的高低将直接影响到图书馆（室）管理工作的Words. This view is biased. The librarian quality will directly affect the management of the library (room)正常开展，Normal development,直接影响到图书馆Directly affect the library（室）(room)的管理水平和服务质量。The management level and service quality.培养图书管理员应具备的素质，The librarian should possess the quality of training,以便以后的图书管理工作更上一个新台阶。Books management work for later more to a new level.一、正视图书管理工作，热爱本职工作First, face book management work, love the job资料室的藏书量与日俱增，The collection of data is growing,没有一套There is not a set of科学Science的管理程序、Management program,科学的管理方法是不可能管理好的，The scientific management method could not manage,因为图书管理所包含的技术含量也非常高。Because of the technical content of library management contains is very high.新旧更替更加频繁，More frequent replacement of old and new,各种专业分工越来越精细化，A variety of specialized division of labor is increasingly elaborate,图书管理者面对这样一个浩瀚的、Library management in the face of such a vast,不断变化的书籍的海洋，Changing the ocean of books,掌握它、Master it,发挥它的作用是一项复To play its role is a complex杂而艰巨的工作，The complex and arduous work,而绝对不是简单的机械劳动。It is not simple mechanical labor.每个图书管理者必须理解这一点，Each library managers must understand this point,认识到图To realize map书管理的重要性，The importance of book management,正视图书管理事业。Address book management career.称职的图书管理员必须把图书管理当作自己的事业一Qualified librarian must put the books management as their career样精心经营。热爱本职工作是空口而谈，要能够主动地去学习、去思考、去研究，积极地开Careful management. Love the job is empty talk, to be able to take the initiative to learn, to think, to study, to actively open展工作，发现问题、The exhibition work, found the problem,解决问题，To solve the problem,使图书资源能够得到有效地利用，To make the resources can be effectively utilized,从而推动图书管理事业的In order to promote the cause of library management发展Development。.二、服务态度和技能Two, the service attitude and skills美国著名的图书馆学家谢拉说：Sheila said USA famous library:“"服务，这是图书馆的基本宗旨。The service, which is the basic purpose of the library.”"要提高服务质量，必须In order to improve the quality of service, must be坚持贯彻Adhere to the“"两心原则Two core principles”———"---细心、耐心。Careful, patient.1.1图书管理需要细心Library management needs to be careful首先，要熟悉质量管理体系，包括采购、编号、借阅、归还、流转、销毁等程序以及各个First of all, to be familiar with the quality management system, including procurement, borrow, return, number, circulation, and destroying procedures and all程序应该注意的问题、事项。模板的作用在于规范工作行为，The program should pay attention to the problem, things. The template is the role of normative behavior,指导工作开展，尽量避免出现The guiding the work carried out, try to avoid错误，提高办事效率。Error, improve work efficiency.其次，要不定时的对库存书籍进行清点，核对Secondly, or the timing of the inventory of books to check, check电子Electronics台帐，确保对每本书的跟踪控制。The accounting, to ensure the tracking control of each book.尽量As far as possible避免丢书、书籍破损的现象。Avoid losing his books, books damaged phenomenon.第三，及时补充货源，Third, timely supply,注意对书籍的有效性控制。确保每本书籍都有一本库存，Pay attention to the books of the effectiveness of control. To ensure that every book has an inventory,满足日常To meet the daily的查找、Search,参考Reference。尽量做到新旧书籍及时更替和新书目录的及时发布。. As far as possible the timely release of new and old books and Book Catalogue timely replacement.第四，加深对书籍的记忆，熟悉图书大概使用内容，当新书入库时，Fourth, to deepen the memory books, books about the use of familiar, as when new storage,应该尽可能地将其前As far as possible before it言、目录浏览一遍，掌握其概貌，提高利用率。对旧书也可以利用排架、整架、修复、办理Words, directory browsing again, grasp the situation, improve the utilization rate of. Can also use the book shelf, the whole frame, repair, management借阅、归还的机会，有意识地加深记忆，便于查找迅速，提供便捷。To borrow, return the opportunity, consciously enhance memory, easy to find quick, convenient.2.2读者管理需要耐心The management of the readers need to be patient图书管理的服务对象复杂多变，Library management service complex object,每个读者的读书目的也不尽相同，Each reader reading purpose is endless also and same,各种情况都有可能发生。All things are possible.这时候就应该以静制动、At this time should be to brake,以不变应万变。Maintaining the status quo.例如，对于不按规定办理手续的读者，要耐心讲解For example, for not complying with the provisions to go through the formalities for the reader, to explain patiently为什么要这样办手续，Why do the procedures,而不是只告诉他要怎么做，Instead of just telling him what to do,这样就会便于读者理解流程，This will facilitate the readers understand the process,而且也不会And it won t误解你是在故意刁难他，以后再借书就会按流程来办Misunderstanding you is deliberately making things difficult for him, later will be according to the procedure to do the library三、过硬的专业知识Three, excellent professional knowledge1.1专业知识的学习The study of professional knowledge工作之外，Outside of work,还要利用闲暇时间研读一些图书管理But also the use of spare time reading some books management论文The paper，,了解图书管理的最新动态，To learn about the latest developments in Library management,只有这This is the only样才能够在做好本职工作的前提下，对管理有所改进。Like to do their work in the premise, to improve management.2.2相关专业知识的学习The relevant professional knowledge图书管理从横向来看涉及到很多学科与领域，Library management from the lateral view involves many subjects and fields,从纵向来看则应有各层次人才，From the vertical perspective of personnel at all levels should,因此要胜任So to do这一岗位必须要加强相关专业的学习。This position must be to strengthen the professional learning.3.3计算Calculation机专业的学习Machine learning图书管理软件的应用不仅方便了读者的借用，The application of library management software is not only convenient for readers to borrow,还简化了图书管理员的工作流程，Also simplifies the librarian work flow,使图书管The library理工作更加专业。Deal with work more professional.虽然目前有的图书管理还没有达到这一水平，Although some books management can not reach this level,但这是大势所趋，But this is represent the general trend,要加强计To strengthen.算机知识的学习。Learning computer knowledge.四、创新意识Four, innovation consciousness创新存在于管理活动的每个环节和每项职能中，Every aspect of innovation in management and each function,管理创新是图书馆The management innovation of Library发展Development的原动力，The motive power,是迎接To meet the知识Knowledge经济Economics挑战的外在需要，External challenges,是深化图书馆改革的内在需求。Is the internal demand of deepening the reform of the library.而图书管理事业的创新关键是对The key innovation of library management is the cause of人的能力的开发，所以图书管理员必须要在工作中不断地提高自身能力，挖掘自身的潜力，The development of human capacity, so the librarians must improve their abilities in the work, digging their own potential,激发自身的创造性。Stimulate their creativity.图书管理工作能否做好，The books management work can do,图书管理员起着至关重要的作用，The librarian plays a vital role,所以每个图So each graph书管理员都必须对自己高标准、The librarian must have high standards for himself,严要求，Strict requirements,使自己具备成为一名合格图书工作者。So they have become a qualified librarians.

这三者的关系是相互关联，而大数据其实需要利用到机器学习和数据挖掘的内容、语义学的内容等、机器学习、数据挖掘，又有一些统计学的内容，数据挖掘有一些机器学习的内容机器学习，自然语言处理也需要用到机器学习，推荐系统需要数据挖掘、计算机的内容！

初学者，献丑不完整地看过三本书Machine Learning by Tom Mitchell, 作者是CMU Machine Learning Department的老大，主要是从CS的角度写的，涵盖的面比较广，较为传统的话题如Concept learning, Decision Tree, ANN，以及Genetic Algorithm等等都涵盖其中，讲的很细致，各章之内的条理很清楚，都是围绕task和method展开，比较易于理解Pattern Recognition and Machine Learning by Chris Bishop, 这本PRML比较著名了，其特点就是以statistical learning的角度较为全面地讲述了近年来比较时髦的machine learning话题，比如bayesian method, graphical model, EM等等，作者是理论物理出身（著名的Peter Higgs的学生，就是提出希格斯粒子理论的那位。。。），大概本身数学背景就更多一点，所以此书统计和数学味道更重，如果对此类方向比较感兴趣的话，应该比较对胃口Pattern Classification by Richard O. Duda, 说实话这本书没怎么仔细看过，只是课上讲过几章内容，从书名就可知道是侧重于pattern recognition的，尤其是classification，这本书应当是比较全面的介绍了各种classification的问题，基本上各种Bayesian decision theory，参数估计，非参数模型，linear discriminant, neural network, clustering和unsupervised learning等等方法都讲到了。

《Machine Learning Algorithms》（Giuseppe Bonaccorso）电子书网盘下载免费在线阅读链接：https://pan.baidu.com/s/12ZRcp2yWoTmTs1sKIN-SgA 提取码：sw7a书名：Machine Learning Algorithms作者：Giuseppe Bonaccorso出版社：Packt Publishing - ebooks Account出版年份：2017-7-24页数：360

计算机、计算语言学吧，你的昵称跟肖根有关么？？！

International Journal of Machine Learning and Cybernetics (JMLC) 于2015年开始被SCI收录，目前最新SCI影响因子为2.692，被JCR列为SCI二区（Q2），能命中也不错。

Journal of Machine Learning Research被SCI收录，2012年的影响因子为3.422011年的影响因子为2.561

liein的意思是：在于；睡懒觉；待产。liein的意思是：在于；睡懒觉；待产。liein的英英释义是Verb:originate(in);"Theproblemsdwellinthesocialinjusticesinthiscountry"beinconfinementforchildbirth。liein的例句是Itsvirtueresidesinitsclarityandbrevity.它的优点在于清晰简洁。一、参考翻译点此查看liein的详细内容位于,在于二、网络解释1.1.在于：3.海尔成功的关键之一在于(liein)它有一套为全球所羡慕和仿效的管理体系.(emulate)2.包含于：一般地,对于两个集合A与B,如果集合A的任何一个元素都是集合B的元素,我们就说集合A包含于(liein)集合B,或集合B包含(contain)集合A,记作3.在于;分娩;睡懒觉：liedown躺下;(故意)躺下不干|liein在于;分娩;睡懒觉|lieon依赖;压迫;折磨(人)三、例句Itsvirtueresidesinitsclarityandbrevity.它的优点在于清晰简洁。Thecureforstressliesinlearningtorelax.消除紧张的方法在于学会放松。It"saholidaytomorrow,soyoucanliein.明天是假日，你可以睡懒觉了。HeusedtolieinonSundaymorning.他以前星期天早上总是睡懒觉。四、词汇搭配lieinone"steeth撒大谎throwalieinsomeone"sface当面斥责某人说谎...givesomeonethelieinhisthroat指责某人撒谎...lieinthebedonehasmade自作自受lieinstate葬前供公众瞻仰...lieinthedust成废墟(战死)...liein的相关近义词dwell、lie、consist、belongliein的相关临近词LIEP、lie、Liebermann-Burchardtest、Liegroupmachinelearning、lieaboutthegrainoutput、Liebermanntestforphenol、lie-detectingtechnology、lie-detectingconclusion、LiegroupandLiealgebras点此查看更多关于liein的详细信息

数据分析师要学会数据分析思维、编代码、懂数据库、统计、数据、等技能，还要懂业务、懂管理等。而且作为数据分析师，Excel是必备技能。个人以为要成为一名优秀的数据分析师，除了应具备专业知识外，成熟的人格、宽泛的视野也是必须要具备的。

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门涉及多学科领域的科学，其核心目标是研究和设计能够执行通常需要人类智能的任务的计算机系统或软件。换句话说，人工智能旨在使计算机能够模拟、扩展和实现人类智能的某些功能。人工智能研究涵盖了很多领域，包括但不限于以下几个方面：机器学习（Machine Learning）：让计算机能够从数据中自动学习和提取知识，从而改善其性能。深度学习（Deep Learning）是机器学习的一个子领域，它通过模拟人类大脑神经元结构来进行高效学习。计算机视觉（Computer Vision）：让计算机能够“看”和理解图像和视频信息，包括图像识别、物体检测和人脸识别等。自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）：让计算机能够理解、生成和解析人类语言，例如机器翻译、情感分析、语音识别与合成等。专家系统（Expert Systems）：基于特定领域知识的计算机程序，能够模拟人类专家的判断和推理过程，广泛应用于医疗诊断、金融分析、法律咨询等场景。智能机器人（Intelligent Robots）：具备感知、认知、决策和执行能力的自主机器人系统，如自动驾驶汽车、无人机、家庭服务机器人等。人工智能的应用已经渗透到许多领域，如医疗、教育、交通、金融和娱乐等。然而，人工智能的发展也带来了一些挑战和问题，包括数据隐私、安全风险、失业和道德伦理等。因此，在推动人工智能技术发展的同时，我们需要关注这些挑战，并在监管、伦理和公平性方面采取措施，确保人工智能为人类福祉服务。

很多小伙伴的iPhoneX都已经到手了，在iPhoneX中加入的面容ID功能，也是大家比较期待的功能。那么iPhoneX的面容ID是如何设置开启的呢？下面小编来为大家介绍一下。iphonex面容id怎么设置？iPhoneX既没有TouchID实体home键，也并非屏内指纹识别，iPhoneX则使用名为面容ID(FaceID)的面部识别技术进行解锁和支付。FaceID通过原深感摄像头(TrueDepth)识别机主面部特征，该系统中的红外摄像头可保证暗光与夜间环境下的正常使用。使用特殊的神经网络(NeuralNetwork)引擎和机器学习(MachineLearning)算法，iPhoneX可实时侦测人眼视线，并在机主注视手机时解锁。FaceID的设置过程和TouchID相似，机主面对手机转动头部，录入各个角度的面容特征即可。和TouchID一样，FaceID支持在各种第三方app内使用，以及包括ApplePay在内的支付功能(双击机身右侧按键唤出ApplePay，然后注视手机即可完成支付)。用户的面容特征数据保存在设备上，不必担心数据泄露带来安全和隐私问题。据苹果公布的数据，TouchID在人群中的重复率为1/50000，而FaceID仅为1/1000000，面容识别相比指纹识别更加安全。苹果表示FaceID甚至能够分辨出双胞胎。

1.大数据，或称为海量数据，是指需要一个全新的处理模式，以获得更强的决策力、洞察力和流程优化能力，从而使信息资产达到高增长率和多样化。即能够从各种类型的数据中快速地获取有价值的信息，是一种大数据技术。海量数据是智能升级和进化的基础，有了海量数据，海量数据就能不断模拟演练，不断向真正的人工智能靠拢。2.计算机视觉，顾名思义，计算机视觉就是使计算机具有人眼所能观察和识别的能力，再进一步说，就是用摄像机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量，再进一步做图形处理，使计算机处理的图像更适合于人眼所看到或传输到仪器进行检测。3.语音识别，语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高新技术。语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。语音识别是人机交互的基础，主要解决让机器听清楚人说什么的难题。人工智能目前落地最成功的就是语音识别技术。4. 自然语言处理，自然语言处理主要包括自然语言理解和自然语言产生两个方面，实现人与人之间的自然语言通信，就是使计算机既能理解自然语言文本，又能用自然语言文本表达特定的意图、思想等，前者称为自然语言理解，后者称为自然语言产生。

我觉得能投这个杂志的估计也很少会来回答问题。。。。。

如果你是利用SPSS Clementine，可以在SPSS中直接定义变量为属性变量（nominal）；如果数据量足够大，缺失值就让它缺失吧，如果进行缺失值插补反而可能会引入误差。

＝＝你是本科还是硕士啊论文的话应该主要是算法的研究和改进吧……问题比如：你采用了哪种人脸识别算法你对这种算法的改进在哪里(你不只要说明改进在哪里可能还需要做一些实验收集下数据来对比说明算法在改进后对性能有了提升)新算法比其他算法好在哪里(还是通过实验收集数据对比一下)分析下算法的复杂度(时间复杂度和空间复杂度可能都会要求毕竟图像分析很占空间)然后是怎样进行优化的实验采用的样本是哪些(我们当时用的UCIrvineMachineLearningRepository下面会有CMUFaceImages大家一般都用这个库来作为样本)怎样对实验结果进行量化比较的(标准是什么)如果是模式识别的话还可能关心怎样选的特征值和特征空间(计算量大的话是怎样减少计算量的)训练样本采用的什么算法实验的识别率是多少算法的性能是不是稳定……＝＝我想到的都是本科的问题如果是研究生的话可能还会问的更难

深度学习 deep learning深度学习定义：欣顿（Hinton）等提出的一种研究信息的最佳表示及其获取方法的技术，在神经网络或信念网络的情况下是对基于深层结构或网络表示的输入输出间映射进行机器学习的过程。学科：计算机科学技术_人工智能_神经网络相关名词：数据挖掘 人工智能 机器学习【深度学习相关】深度学习(deep learning)，属于机器学习（machine learning）的学术、工程领域研究中一个新的方向，目的是实现人工智能（artificial intelligence）的普及化。深度学习的具体过程可简述为：挖掘所给样本数据的内在规律与联系，提取、分析样本的特征信息，如图像、文本和声音，处理数据信息并发出指令，控制机器的行为，使机器具有类似于人类的学习、分析、识别、处理等能力。深度学习是一类模式分析方法的统称，就具体研究内容而言，大致有卷积神经网络、基于多层神经元的自编码神经网络和深度置信网络三类。目前，深度学习在多个领域取得了很大成果，如数据挖掘、机器翻译、语音识别、人脸支付、推荐服务、个性化搜索。深度学习可使机器高度模仿人类社会的具体活动，对很多复杂的识别模式很有帮助，促进了蓝海大脑深度学习服务器等相关人工智能领域的发展。（西北工业大学副教授 周竞涛）

人工智能 （计算机科学的一个分支）人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

它一定是一款英语学习机。

这是由于设置不当导致的。解决办法：属性名字要求不同，最好都改成英文的。看看数据是不是整齐的（矩形的），有时候有空格单元格会有干扰。设置的属性名有重名的，修改一下就好了。Weka的全名是怀卡托智能分析环境（Waikato Environment for Knowledge Analysis），是一款免费的，非商业化（与之对应的是SPSS公司商业数据挖掘产品--Clementine ）的，基于JAVA环境下开源的机器学习（machine learning）以及数据挖掘（data minining）软件。

开发集应该足够大，以至于可以检测你尝试的不同算法的差异。比如，如果分类器A的准确率为90%，分类器B的准确率为90.1%，则100个样本大小的开发集不能检测出这0.1%的差异。与我见过的其它机器学习问题相比较，包含100个样本的开发集很小。常见的是包含1000到10000个样本的开发集。在10000个样本上，你有更大的可能性检测到0.1%的提升。[1] 对于成熟和重要的应用——比如广告、web搜索和产品推荐——我见到有团队甚至为0.01%的提升努力，因为这对公司的利润有直接影响。在这种情况下，开发集应该要比10000大，从而检测更小的提升。 测试集的大小又该如何？它应该足够大，大到可以给你的系统的整体性能提供高可信度。一个流行的启发式方法（heuristic）是使用你的数据30%作为测试集。这个方法在不太大规模的样本上——100到10000个样本表现很好。但是在大数据时代，我们有时候面临超过10亿样本的机器学习问题，分配给开发/测试集的比例在降低，而开发/测试集的绝对数字在增长。没有必要获取超出评估你的算法性能的非常大的开发/测试集。 [1]理论上，应该在开发集上测试算法的变化是否带来统计学上显著得变化。实际中，大部分团队不会这样做（除非他们准备发表学术论文），我从来没有发现统计学上的测试对于测量临时进展（interim progress）有用。

首先用海量数据，基于深度学习卷积网络训练出人脸特征模型。在人脸识别过程中，对于前端在各种环境下采集到的人脸图像，先采用光线规整、图像增强、关键点分析、人脸对齐等先进行人脸图像预处理，并检测出人脸，检测出人脸后采用训练出来的特征模型进行人脸特征值的提取，并对提取出来的特征值进行比对，输出比对结果确定是否为同一个人。相关内容你可以去虹软官网了解一下

理论的话，我学校用的是MachineLearningaprobabilisticperspective作者是KevinMurphy实际操作的话，就有好多了RCookbook等等。