Machine Learning Topics

接触机器学习快两年的工夫,时常会深感自己理论基础的薄弱。但在实验室一年,更多的时候是在接触更前沿的技术,而无暇去补足基础知识的缺失和零散,导致现在知识难成体系。这对我个人的发展是一个不可忽视的问题。

最近越来越觉得,学习一个学科,了解一个领域,最重要的是要有大局观(Big picture)。在选择某个子领域去精进之前,你必须对整个领域有一个大致的把握。如今各个领域的交叉性日益显著,只守着自己的一亩三分地,很容易把自己的思维限制住。这可能也是为什么有人会说学深度学习的人也不能忽视传统机器学习,做NLP的人也得关注CV。

因此我想在这个夏天把我的知识体系化。目前我开始复习一些知识,整理一些笔记,希望能在美国这几个月的清闲时间里完成这项工作。

目前已完成的有:

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