近十年来的机器学习非常火爆，NLP领域的伪原创技术尤其是深度学习的一个分支在业内取得了良好的应用，吸引了众多的眼球。然而，从其历史来看，机器学习的历史并不是短暂的 - 从20世纪80年代的早期感知器到火热的神经网络，到20世纪90年代提出的经典算法集成学习和支持向量机;多年可以被视为机器学习发展的黄金时代。软件和硬件的计算条件得到了很大的改善。特别是，数据量的爆炸式增长现在使机器有足够的“学习”资本。
另一方面，越来越多的开源项目。一些算法的实现非常复杂。我们只等几个接口来完成数据处理。在这个时代，不同的人充满着不同的野心。计算机科学家们仍在探索人工智能的模糊性。媒体和媒体都在学习热销机器的概念，大数据和人工智能已经成为宠儿。各家银行的程序员也在饭后谈论了这笔钱。实际上，这个名望实际上很难联系起来，而机器学习和人工智能的发展仍然处于较浅的水平。特别是深度学习是媒体过度炒作的结果。从计算智能到感知智能再到认知智能，前面的道路仍然非常强大。远。漫长的道路是漫长的，无论如何，越来越多的人投资这个行业确实对行业本身有很大的发展。可以看出，国内外多所大专院校的专家学者纷纷将自己的研究职位转向了行业，这不仅是因为奖励丰厚，还因为行业提供了更真实的数据场景，而这些数据使算法具有良好的显示空间。
我还记得第16年，我在亚马逊从南大周志华那里买了一位老师。我真的超出了我的期望。本书上述算法中引入的比较算法，每章都提到了某一领域的经典算法，后面给出的附录也适合非彩本的学生阅读〜更为罕见的是这是一个中文书可以作为教材 - 而且从书面的内容来说，它真的很谦虚严谨，总之，更推荐去看同学，因为它一直很出名就是NG讲座上的机器学习在斯坦福大学。现在有好的中文书籍。似乎有点误区:)初衷只是写一个机器学习系列的开篇笔记，算是对自己的一个疏忽，现在很多时候觉得大脑并没有真正的生锈〜
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