少爷,是这样的,我这些书是我自己挑过的,其中征求了很多人的意见

最新提问 3月 16 分类:吐槽 | 用户: 许九祀

本文主旨: 人工智能, 数据挖掘, 机器学习, 高等数学, 自学数学

少爷,是这样的,我这些书是我自己挑过的,其中征求了很多人的意见。

我们今年毕业做ML的三个博士生也是差不多按照这个路径走的(Rudin至少刷到Big Rudin)。

这些内容也在我未来八个月的“往死刷题真不会赶紧水文退硕跑路”计划里。

这些书我肯定是要都看并努力清习题的,并不是一拍脑门“我操这个逼格高!

写这个我能骗赞!”才写上去的。

统计物理和几何的部分内容也在后续的期望里,只是全列出来就太吓人了,不如列个主线,真要是谁被卡死在某一步了,自然就横着找内容了。

此外,你看对于分析都是有伴读的,从微积分到数分再到一般Honor Analysis的内容。

虽然到后期学习曲线越来越notorious是一个不可避免的情况(考虑到课程难度和时间受限,能吃掉第一部分的数分加线代快也要三四个月),但是能让学习曲线缓一点就缓一点也是个好事儿。

至于代数部分究竟要不要刷Artin或GTM211,我问实验室的高年级学生告诉我的答案是不要主刷,慢慢看。

机器学习泡沫决定了现在是个人都能进来,但是泡沫一破谁还能全身而退那就看谁数学好了。
发表于 3月 16 用户: 许九祀
你可以找一个研究职位,比如说NLP,现在有个Open Issue就是知识获取问题。

比如说在Common Knowledge这个Domain里面,假设我们有个关系“捕食”,这个关系有两个参数,a是捕食者,b是猎物。

举例来说,捕食(猫,老鼠)和捕食(老虎,羚羊)。

我们根据常识可以知道捕食(猫,老虎)是不可能成立的。

這裡“不可能“表达了我们非常有自信,也就是我们认为,这个关系成立的概率为0——但是换到科研领域呢?

不一定吧,比如说“产物”这个关系,产物(胰岛素,细菌A)表示细菌A可以通过技术手段让它生产胰岛素。

但是,假如说现有论文里,没有任何人提到细菌Z可以生产胰岛素,我们这时候就不能和Common Knowledge Domain一样,认为细菌Z生产胰岛素的概率为0(因为,可能仅仅是没人去做而已,不代表本身细菌Z不能生产胰岛素)。
发表于 6月 6 用户: Davboupe
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1个回答

最新回答 3月 16 用户: 小草偶
大爷不敢当,我只是个大四的小孩,好高兴您可以关注我。

这篇论文证明,在满秩条件下, 每个local minimum 都是 global minimum,即所有local minimum的目标函数值是一样的,  每个critical point如果不是global minimum就是saddle point,这个形状您可以想象下,我感觉它的loss surface有点类似《Neural Networks and Principal Component Analysis-Learning from Examples Without Local Minima》这篇论文中的fig.2

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最新提问 3月 24 分类:吐槽 | 用户: 夏飞