整个记录贴 关于我以后学习ML的心酸历程

昔有佳人公孙氏

呵呵，machine learning 我看谁理解成 make love了
这不是考完研了吗，直接联系学长（早就联系上了），准备复试
应该是关于机器学习的计算机视觉方向。
2 i! h$ s0 l. Q4 @9 T为啥不打游戏呢，虽然我很爱我的小电脑，但它真的很烂，即使它身上贴了我最喜欢的米菲，而且也没有人一起玩游戏了(只有我烂在家里
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行吧，搞个记录贴，可能每天更新？不一定，反正要记录这一天都干过啥，为啥不发在别的地方呢，因为别的地方可能有认识的人，万一被发现可太尴尬了，在这地方，发出来也没人敢认出来我哈哈哈哈，看似戴上了面具，实则卸下了伪装。
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好吧，最喜欢的一集，机器学习 启动！ 如果有从事相关行业的老铁们，随便写意见。要是有一起学机器学习的小白，哈哈 那就白着把，你指望我能干什么吗。

; ?6 B/ _& C% D, T第一章：命运开始的抉择 Bilibili 吴恩达机器学习 启动！

SudoUser

感觉楼主挺有个人魅力的，碰巧看到了就说一下现在的情况，现在搞机器学习的话，最便宜的显卡是魔改版的 RTX 2080ti，魔改了显存到 22GB，主要是显存大，大概2千多块，基本研究生研究的那些东西不会出现 CUDA out of memory 的问题。国内不是C9 院校基本实验室显卡很吃紧，得自己想办法，顺便说现学机器学习方向只要不是偏传统的 NLP 和 基本只靠卷积的传统的CV，未来前景都很好。但我本人其实已经非脱产了学习了。。可能了解的情况有点过时，其他人可能补充的更好。
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SudoUser

shenruanmo 发表于 2023-12-26 21:38
  u* A* v  }2 s1 g6 ~我最近也在考虑机器学习的事，但总是担心我学完之后会不会已经太落后了

学机器学习，先手动算下反向传播感受下基本原理，看看常见的最经典的网络结构，DNN CNN LSTM RNN 之类的，然后整理下几种 loss 函数的特点背一背，然后把最新的 GPT 用的 transformer 架构看一下，一天学8小时，整个不会超过一个月，你就已经打败90%的研究生了。再加上前期的 python 和后期的实践练习时间，三个月能搞定，前提是数学不要太差，数学差第一部反向传播看不懂直接原地GG。
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6 T8 b2 }# b) b学任何一个东西最好的时间是十年前，然后就是现在。
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昔有佳人公孙氏

shenruanmo 发表于 2023-12-26 21:38
我最近也在考虑机器学习的事，但总是担心我学完之后会不会已经太落后了

这怎么会落后呢。。就像是一座山 你不过去 你永远看不到山后面的样子啊
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前边不是有个帖子吗，想自己做AI辅助瞄准 人家甚至没有编程基础 想从C语言开始学。

4 s- Q7 @8 {4 v8 K0 F如果总是担心学完会不会过时 那什么都学不好啊，因为你没有前面的铺垫怎么能接受最新的内容呢。别忘了，即使是现在 也有公司的网页使用JSP做的。
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淮海路小佩奇i

我知道米奇米妮，米菲……是那只嘴巴是个X的兔子吗。

昔有佳人公孙氏

淮海路小佩奇i 发表于 2023-12-26 07:46
6 e) x  p4 n0 Z! d/ k8 J我知道米奇米妮，米菲……是那只嘴巴是个X的兔子吗。

我有一整套的米菲文具 是我小学五年级买的。到现在里面的橡皮和三角板我都没舍得用
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navebayes

昔有佳人公孙氏 发表于 2023-12-26 11:24
我有一整套的米菲文具 是我小学五年级买的。到现在里面的橡皮和三角板我都没舍得用
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' N4 i# S: z; ^! `6 P$ b+ v只用过米菲的那个笔，我喜欢那个蓝色的
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ghiubjkgasv

真好啊，我现在正在学it，学的要死要活的，不知道自己选择ai这件事对不对

atlasifnfi

SudoUser 发表于 2023-12-26 00:28
感觉楼主挺有个人魅力的，碰巧看到了就说一下现在的情况，现在搞机器学习的话，最便宜的显卡是魔改版的 RTX ...

目前这种基本都是炼丹卡，1800能拿下绝大部分，不过风险就是炼丹过久很可能到手几个月就坏掉
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shenruanmo

我最近也在考虑机器学习的事，但总是担心我学完之后会不会已经太落后了

SudoUser

我怎么感觉吞贴了，我发的和别人发的都没了

昔有佳人公孙氏

时隔多年。哈哈，我看看有谁觉得我跑路了
5 n3 n; G( S& E" x8 H没跑啊，一直学习呢
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初步入门就是西瓜书也就是 机器学习 周志华版 如果有需要的，我可以放附件
) I* U" P2 l  w/ |9 V$ S先说说学了前三章的感觉，迷糊 纯纯的迷糊 概念还可以记住，但是理解太难了，书中充斥着大量的大学数学内容，比如线性代数和概率论，线代还好，概率论我是真不会，毕竟我考数二。。 最近看到之后恶补了一下大二学的概率论，什么最大似然估计 什么各种的概率混在一起
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9 b1 X, ]! s- W; ^依照我学了这半个月的感觉，我目前对机器学习的认识就是，通过训练集让你的电脑得到一个模型（函数） 来对一个具体问题进行预测，而你的作用就是尽可能的让预测值贴近实际值，但是实际值是不清楚的，是未来的，我们只能尽可能的降低误差。

西瓜书里到处是没推导的公式，如果大家有需要，我找到了一个南瓜书，哈哈哈，专门解释西瓜书里各种各样的公式
5 ?! p" @# z  {" E依旧是如果需要 大家可以到https://github.com/juzhong180236/Pumpkinbook  **免费下载** 支持作者哦，也可以问我要附件，我也可以挂上来。
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哼哼 说说我现在踩的坑吧，那就是过于重视解释了。  唉 你们真的想不到这半个月我除了养病都干啥了，天天生啃西瓜书，脑子要炸了，一个公式能看一下午，其实西瓜书的前两章真的没必要去硬咬，可以先记住结论，等过段时间回头看就好了，赫赫 我现在还是看不懂。
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视频看了吴恩达的 非常简单 就是有点老了 毕竟11年的视频了，还有一个是B站高播放西瓜书当封面的 讲算法的。感觉也还行。

然后就是也啃了啃 Opencv3 毛星云的，就是这前几章都是讲函数 还让我上手的。。我都打算出成绩换电脑了。。真不想在这老电脑上再搞点破坏了。
不过简单易懂，上手也快， 毛老板真是英年早逝，感觉写的书很平易近人啊，不像西瓜书 说看不懂真的看不懂一点。
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: b0 D! N( N) ?0 V还有就是 柳叶刀顶级子刊 影响因子30是什么水平 有个学长自己搞的卵巢癌模型见刊了，感觉巨牛逼的样子，希望我也能搞出来一个

昔有佳人公孙氏

又快十天过去了。越学越害怕。。
% U4 M0 o2 [5 s; y7 E0 ?* ~) T0 @! P缺的东西越来越多， 公式涉及到矩阵，矩阵还行，毕竟刚考完研，线代还没忘。但是这也太深了吧。跟线代的关系都不大了，矩阵求导是什么玩意啊？叉积 内积 外积还能懂，我第一次见矩阵求导。 矩阵的几何意义也给我整麻了，当初学线代也就是应试，会计算不懂为啥。这现在理解不透彻还得从新看。
' \! l2 u8 o) M2 J. }线代略翻了一下，这个矩阵又专门去学了矩阵分析。 好不容应能看懂了，统计学和概率学来了。 我又得学统计学习分析 跟概率论与数理分析。
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5 ?, I- \& Y' a5 [这玩意学不明白啊，怎么全是数学啊 我操了 能不能让数学思源点啊 。
; C' u0 Q9 o7 Y1 M/ ?# o8 jmade

昔有佳人公孙氏

这tm数学不好，人家解析你都看不懂，带着求和符号反复跳跃 然后把求和符号给去掉
我tm 这还是向量吗？各种符号乱飘 这是人能想出来的？