系统学习机器学习

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从资料和书的领悟
1、看了论文不知道怎么实验
2、做了实验不知道为啥出现这个结果,不会改。

以上问题在我个人身上我彻底感悟到的是没能入门一个学派,没有学会系统学习和融合学习
就像目前集成学习一样我们要先学会加法再做减法,毕竟逆运算要换位思考。哲学指导数学,物理发展了数学,数学发展了计算机器。而如今芬诺依曼结构计算机已经到了瓶颈,我看到了忆阻器硬件的深度学习在论文和资料中,当然量子计算机确实是一个未来,也是一个生态。
人工智能需要+VR+AR=智能,很多人都在不知头绪的干着,以上只是个人见解。不一定全对。
慢慢的看书发现了学生和修行者一样,不能为思想所迷糊。很多人只是享受这个过程和结果,不在思考这个过程就是对自然规律的感知和自己对问题的方法论。
修行者就要能感知天地人的规律,从而利用完善自己。越来越思考到师说一句话:君子性非异也,善假与物也。

从不在说话开始,苏格拉底说过自己学生,我教会你说话之前先教会你闭嘴。
解决上面问题的办法:
1、学会略读和反复读
2、学会实践和思考并重
3、先想后做和先做后想看个人习惯
4、初识、感知、不惑、洞玄、知命,和小说一样到一定成都就要学人而不是事物。

个人理解学习流程
数学系列:
线性代数(和矩阵论一起看),高中数列和函数(拓扑学一起看),高等数学(图优化和凸优化一起看),概率与统计分析(概率论),离散数学(和数据结构结合),组合数学(算法一起看),随机过程(量子力学一起看),分析数学,数值计算,常/偏微方程,微分几何,代数几何、李群代数,实/复变函数。分形几何。
编程和理论:
编程一定多写多试,,没有捷径。
计算机的理论就略读,但是勤翻阅:操作系统,编译原理,软件过程、汇编语言,数字电路,计算机组成原理。
入门如何做:
找一个方向的开源项目 ,自己抄写调试注释,时间久了你就会了。数学是让你写代码减少的工具,如果不怕累可以随意。
论文刚开始先翻译 ,不要注意细节 先把主体看到,例如论文中的相关工作和摘要看懂,看多了才会有感觉。
学会辩证思维解决问题,学会聆听。

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