開(kāi)始學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)！

《統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法》這本書(shū)有點(diǎn)偏理論，有很多關(guān)于數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)的知識(shí)（似然函數(shù)、）。此書(shū)系統(tǒng)全面的介紹了各種監(jiān)督學(xué)習(xí)方法（其中隱馬爾科夫模型的學(xué)習(xí)方法分監(jiān)督和非監(jiān)督兩種），包括感知機(jī)、k近鄰法、樸素貝葉斯法、決策樹(shù)、邏輯斯諦回歸與最大熵模型、支持向量機(jī)、提升方法、EM算法、隱馬爾可夫模型和條件隨機(jī)場(chǎng)等。除第1章概論和最后一章總結(jié)外，每章介紹一種方法，并且中間穿插一些簡(jiǎn)單的實(shí)例。這本書(shū)可以和《機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)》一起學(xué)習(xí)，這本書(shū)使用python實(shí)現(xiàn)算法。第一本書(shū)偏理論，第二本書(shū)偏實(shí)戰(zhàn)，可以結(jié)合起來(lái)學(xué)習(xí)。

???????自己花了差不多一星期的時(shí)間看了這本書(shū)，可是我想真要把上面的道理搞明白可能使用的時(shí)間至少得半年或者更多。里面用到的很多方法雖然是暫時(shí)看懂了，但是想要能夠使用這些理論開(kāi)始編碼然后解決現(xiàn)實(shí)的問(wèn)題，比如說(shuō)自己寫(xiě)一個(gè)簡(jiǎn)單的分類(lèi)程序，或者使用k近鄰法，或者決策樹(shù)，或者樸素貝葉斯，如果牛逼的話可以試試支持向量機(jī)或者隱馬爾科夫模型，這還有很長(zhǎng)一段路要走啊。現(xiàn)在心里面有點(diǎn)寫(xiě)一個(gè)拼音輸入法的沖動(dòng)，但是心中還是沒(méi)一點(diǎn)譜，怎么下手，先做什么，后做什么都不知道。

???????只感覺(jué)是自己有點(diǎn)心高氣傲了，哈哈，現(xiàn)在才剛剛開(kāi)始學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)方面的知識(shí)，就不安分的想要寫(xiě)出自己的搜索引擎或者輸入法，的確是太早啊。不過(guò)對(duì)于書(shū)上的例子自己還是應(yīng)該好好練習(xí)的，只有這樣才能夠穩(wěn)扎穩(wěn)打。

? ??? ??或者說(shuō)自己還是有點(diǎn)不切實(shí)際，這樣持續(xù)下去的話那么自己很可能就堅(jiān)持不了多長(zhǎng)時(shí)間的，雖然目標(biāo)是遠(yuǎn)大的，但是現(xiàn)實(shí)要求你把這些目標(biāo)給分解了，否則的話只能讓自己最終討厭這件事而放棄原先的目標(biāo)。一步一步來(lái)，定好自己的學(xué)習(xí)計(jì)劃，然后根據(jù)執(zhí)行情況適時(shí)地改變自己的計(jì)劃。并且學(xué)習(xí)當(dāng)中自己最好要多動(dòng)手，也就是自己多編程實(shí)現(xiàn)，否則的話只是學(xué)習(xí)理論知識(shí)，很難理解，并且 即使理解了，很快就會(huì)忘記，所以說(shuō)編程實(shí)現(xiàn)才能夠讓自己的知識(shí)鞏固，并且這也是檢驗(yàn)自己學(xué)習(xí)成果的一個(gè)手段。

? ? ? ? 當(dāng)然自己的學(xué)習(xí)也不能完全放在這一個(gè)上面，或許這樣的一個(gè)過(guò)程將是很艱難的，所以說(shuō)可以學(xué)習(xí)點(diǎn)其他的知識(shí)來(lái)來(lái)使自己的大腦緩沖一下。

? ? ? ?自己要學(xué)習(xí)的其他知識(shí)主要還是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法，算法是自己的硬傷啊?！端惴▽?dǎo)論》、《 編程珠磯》這本書(shū)還是要好好看看的。