蚊章汇 - 深度学习
type: channel
link: https://linuxcn.bwsl.wang/tag/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0/
items: 雷蛇与 Lambda 联手推出用于深度学习的 Linux 笔记本电脑
items: 在 Kubernetes 上部署一个深度学习模型
items: 使用深度学习检测疟疾
items: 深度学习战争：Facebook 支持的 PyTorch 与 Google 的 TensorFlow
items: AWS 帮助构建 ONNX 开源 AI 平台
items: 机器学习实践指南

雷蛇与 Lambda 联手推出用于深度学习的 Linux 笔记本电脑
type: item
date: 2022-04-21T07:05:08+08:00
description: 雷蛇与一家专注于深度学习的硬件公司合作，以时尚的外形、昂贵的价格提供了最新和最伟大的产品。 雷蛇 Razer 以其游戏外设和硬件而闻名。另一方面，Lambda 提供配备了他们的软件栈的工作站、服务器和 GPU 集群，以尽可能方便地促进深度学习。他们合作推出了一款外观时尚的现代笔记本电脑（由 Ubuntu 20.04 驱动），专为随时随地的深度学习而设计。它不同于 其他 Linux 笔记本电脑。顺便说一句，深度学习是一种机器学习，你通过实例教给计算机学会类似人类处理信息的方式。你可以查看 维基百科 以了解更多细节。Tensorbook：深度学习笔记本电脑Tensorbook 是一款由 Linux 驱动的笔记本电脑，具有最先进的规格，可以帮助你在任何地方高效地进行深度学习训练/开发。而且，Lambda 的软件栈支持各种工具，只需一个命令就能方便地更新 PyTorch、Tensorflow、CUDA 等。当然，这个名字并不令人意外，因为 张量 Tensor 核心有助于加快机器学习训练/过程。雷蛇没有在这台笔记本电脑上添加任何他们惯用的标志性图案，比如绿色的点缀/颜色、标志或 RGB 元素。好吧，毕竟这是为深度学习而定制的。所以，它不太浮华是公平的。你只能在盖子上找到 Lambda 主要标志，在屏幕的底边框上找到 Razer x Lambda 的文字。而且，紫色的风格贯穿始终，Lambda 在这里主导了其品牌宣传。这款笔记本电脑的规格涉及：GPU：GeForce RTX 3080 Max-Q 16 GB VRAMCPU：Intel i7-11800H内存：64 GB 3200 MHz DDR4存储：2 TB NVMe PCIe 4.0显示：165 Hz 1440p 15.6 英寸除了可靠的核心配置外，连接选项包括：3 个 USB 3.2 Gen 2 Type-A 端口1 x HDMI 2.11 个 UHS-III SD 卡阅读器3.5 毫米耳机/麦克风插孔2 个雷电 4 端口Wi-Fi 6E蓝牙 5.2毋庸置疑，这款笔记本电脑是一个时尚的“动力工厂”，将这些组件容纳于其中。无论你是专业人士还是初学者，RTX 3080 GPU 应该有足够的能力来帮助你完成深度学习任务。当然，它不是为游戏而设计的，但以你所拥有的配置以及高刷新率的屏幕，你可以在需要的时候在上面舒适地玩游戏。其机器学习训练基准声称，它远远领先于 M1 Max 芯片。因此，你在训练模型方面不会有任何问题。定价和可用性这是一款高端产品，所以价格标签也一样高端，起价为 3499 美元。你可以为企业环境定制它，以便安装上 Windows 10 和 Ubuntu。如果你支付额外的费用，还可以获得延长保修和高级支持。你可以在 Lambda 的官方网站上定制并进行购买。Tensorbookvia: https://news.itsfoss.com/tensorbook-razer-lambda/作者：Ankush Das 选题：lujun9972 译者：wxy 校对：wxy本文由 LCTT 原创编译，Linux中国 荣誉推出

在 Kubernetes 上部署一个深度学习模型
type: item
date: 2021-09-02T07:34:28+08:00
description: 了解如何使用 Kubermatic Kubernetes 平台来部署、扩展与管理图像识别预测的深度学习模型。随着企业增加了对人工智能（AI）、机器学习（ML）与深度学习（DL）的使用，出现了一个关键问题：如何将机器学习的开发进行规模化与产业化？这些讨论经常聚焦于机器学习模型本身；然而，模型仅仅只是完整解决方案的其中一环。为了达到生产环境的应用和规模，模型的开发过程必须还包括一个可以说明开发前后关键活动以及可公用部署的可重复过程。本文演示了如何使用 Kubermatic Kubernetes 平台 对图像识别预测的深度学习模型进行部署、扩展与管理。Kubermatic Kubernetes 平台是一个生产级的开源 Kubernetes 集群管理工具，提供灵活性和自动化，与机器学习/深度学习工作流程整合，具有完整的集群生命周期管理。开始这个例子部署了一个用于图像识别的深度学习模型。它使用了 CIFAR-10 数据集，包含了 60,000 张分属 10 个类别的 32x32 彩色图，同时使用了 Apache MXNet 的 Gluon 与 NVIDIA GPU 进行加速计算。如果你希望使用 CIFAR-10 数据集的预训练模型，可以查阅其 入门指南。使用训练集中的样本对模型训练 200 次，只要训练误差保持缓慢减少，就可以保证模型不会过拟合。下方图展示了训练的过程：训练结束后，必须保存模型训练所得到的参数，以便稍后可以加载它们：file_name = "net.params" net.save_parameters(file_name) 一旦你的模型训练好了，就可以用 Flask 服务器来封装它。下方的程序演示了如何接收请求中的一张图片作为参数，并在响应中返回模型的预测结果：from gluoncv.model_zoo import get_model import matplotlib.pyplot as plt from mxnet import gluon, nd, image from mxnet.gluon.data.vision import transforms from gluoncv import utils from PIL import Image import io import flask app = flask.Flask(__name__) @app.route("/predict",methods=["POST"]) def predict(): if flask.request.method == "POST": if flask.request.files.get("img"): img = Image.open(io.BytesIO(flask.request.files["img"].read())) transform_fn = transforms.Compose([ transforms.Resize(32), transforms.CenterCrop(32), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.4914, 0.4822, 0.4465], [0.2023, 0.1994, 0.2010])]) img = transform_fn(nd.array(img)) net = get_model('cifar_resnet20_v1', classes=10) net.load_parameters('net.params') pred = net(img.expand_dims(axis=0)) class_names = ['airplane', 'automobile', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck'] ind = nd.argmax(pred, axis=1).astype('int') prediction = 'The input picture is classified as [%s], with probability %.3f.'% (class_names[ind.asscalar()], nd.softmax(pred)[0][ind].asscalar()) return prediction if __name__ == '__main__': app.run(host='0.0.0.0') 容器化模型在将模型部署到 Kubernetes 前，你需要先安装 Docker 并使用你的模型创建一个镜像。下载、安装并启动 Docker：sudo yum install -y yum-utils device-ma…

使用深度学习检测疟疾
type: item
date: 2019-05-24T10:00:28+08:00
description: 人工智能结合开源硬件工具能够提升严重传染病疟疾的诊断。人工智能（AI）和开源工具、技术和框架是促进社会进步的强有力的结合。“健康就是财富”可能有点陈词滥调，但它却是非常准确的！在本篇文章，我们将测试 AI 是如何与低成本、有效、精确的开源深度学习方法结合起来一起用来检测致死的传染病疟疾。我既不是一个医生，也不是一个医疗保健研究者，我也绝不像他们那样合格，我只是对将 AI 应用到医疗保健研究感兴趣。在这片文章中我的想法是展示 AI 和开源解决方案如何帮助疟疾检测和减少人工劳动的方法。Python 和 TensorFlow: 一个构建开源深度学习方法的很棒的结合感谢 Python 的强大和像 TensorFlow 这样的深度学习框架，我们能够构建健壮的、大规模的、有效的深度学习方法。因为这些工具是自由和开源的，我们能够构建非常经济且易于被任何人采纳和使用的解决方案。让我们开始吧！项目动机疟疾是由疟原虫造成的致死的、有传染性的、蚊子传播的疾病，主要通过受感染的雌性按蚊叮咬传播。共有五种寄生虫能够引起疟疾，但是大多数病例是这两种类型造成的：恶性疟原虫和间日疟原虫。这个地图显示了疟疾在全球传播分布形势，尤其在热带地区，但疾病的性质和致命性是该项目的主要动机。如果一只受感染雌性蚊子叮咬了你，蚊子携带的寄生虫进入你的血液，并且开始破坏携带氧气的红细胞（RBC）。通常，疟疾的最初症状类似于流感病毒，在蚊子叮咬后，他们通常在几天或几周内发作。然而，这些致死的寄生虫可以在你的身体里生存长达一年并且不会造成任何症状，延迟治疗可能造成并发症甚至死亡。因此，早期的检查能够挽救生命。世界健康组织（WHO）的疟疾实情表明，世界近乎一半的人口面临疟疾的风险，有超过 2 亿的疟疾病例，每年由于疟疾造成的死亡将近 40 万。这是使疟疾检测和诊断快速、简单和有效的一个动机。检测疟疾的方法有几种方法能够用来检测和诊断疟疾。该文中的项目就是基于 Rajaraman, et al. 的论文：“预先训练的卷积神经网络作为特征提取器，用于改善薄血涂片图像中的疟疾寄生虫检测”介绍的一些方法，包含聚合酶链反应（PCR）和快速诊断测试（RDT）。这两种测试通常用于无法提供高质量显微镜服务的地方。标准的疟疾诊断通常是基于血液涂片工作流程的，根据 Carlos Ariza 的文章“Malaria Hero：一个更快诊断疟原虫的网络应用”，我从中了解到 Adrian Rosebrock 的“使用 Keras 的深度学习和医学图像分析”。我感激这些优秀的资源的作者，让我在疟原虫预防、诊断和治疗方面有了更多的想法。一个疟原虫检测的血涂片工作流程根据 WHO 方案，诊断通常包括对放大 100 倍的血涂片的集中检测。受过训练的人们手工计算在 5000 个细胞中有多少红细胞中包含疟原虫。正如上述解释中引用的 Rajaraman， et al. 的论文：厚血涂片有助于检测寄生虫的存在，而薄血涂片有助于识别引起感染的寄生虫种类（疾病控制和预防中心, 2012）。诊断准确性在很大程度上取决于诊断人的专业知识，并且可能受到观察者间差异和疾病流行/资源受限区域大规模诊断所造成的不利影响（Mitiku, Mengistu 和 Gelaw, 2003）。可替代的技术是使用聚合酶链反应（PCR）和快速诊断测试（RDT）；然而，PCR 分析受限于它的性能（Hommelsheim, et al., 2014），RDT 在疾病流行的地区成本效益低（Hawkes, Katsuva 和 Masumbuko, 2009）。因此，疟疾检测可能受益于使用机器学习的自动化。疟疾检测的深度学习人工诊断血涂片是一个繁重的手工过程，需要专业知识来分类和计数被寄生虫感染的和未感染的细胞。这个过程可能不能很好的规模化，尤其在那些专业人士不足的地区。在利用最先进的图像处理和分析技术提取人工选取特征和构建基于机器学习的分类模型方面取得了一些进展。然而，这些模型不能大规模推广，因为没有更多的数据用来训练，并且人工选取特征需要花费很长时间。深度学习模型，或者更具体地讲，卷积神经网络（CNN），已经被证明在各种计算机视觉任务中非常有效。（如果你想更多的了解关于 CNN 的背景知识，我推荐你阅读视觉识别的 CS2331n 卷积神经网络。）简单地讲，CNN 模型的关键层包含卷积和池化层，正如下图所示。一个典型的 CNN 架构卷积层从数据中学习空间层级模式，它是平移不变的，因此它们能够学习图像的不同方面。例如，第一个卷积层将学习小的和局部图案，例如边缘和角落，第二个卷积层将基于第一层的特征学习更大的图案，等等。这允许 CNN 自动化提取特征并且学习对于新数据点通用的有效的特征。池化层有助于下采样和减少尺寸。因此，CNN 有助于自动化和规模化的特征工程。同…

深度学习战争：Facebook 支持的 PyTorch 与 Google 的 TensorFlow
type: item
date: 2018-04-11T23:34:00+08:00
description: 有一个令人震惊的事实，即人工智能和机器学习的工具和技术在近期迅速兴起。深度学习，或者说“注射了激素的机器学习”，数据科学家和机器学习专家在这个领域有数不胜数等可用的库和框架。很多这样的框架都是基于 Python 的，因为 Python 是一个更通用，相对简单的语言。Theano、Keras、 TensorFlow 是几个基于 Python 构建的流行的深度学习库，目的是使机器学习专家更轻松。Google 的 TensorFlow 是一个被广泛使用的机器学习和深度学习框架。 TensorFlow 开源于 2015 年，得到了机器学习专家社区的广泛支持，TensorFlow 已经迅速成长为许多机构根据其机器学习和深度学习等需求而选择的框架。 另一方面，PyTorch 是由 Facebook 最近开发的用于训练神经网络的 Python 包，改编自基于 Lua 的深度学习库 Torch。 PyTorch 是少数可用的深度学习框架之一，它使用 基于磁带的自动梯度系统 tape-based autograd system ，以快速和灵活的方式构建动态神经网络。在这篇文章中，我们将 PyTorch 与 TensorFlow 进行不同方面的比较。让我们开始吧！什么编程语言支持 PyTorch 和 TensorFlow？虽然主要是用 C++ 和 CUDA 编写的，但 TensorFlow 包含一个位于核心引擎上的 Python API，使得更便于被 Python 支持者 Pythonistas 使用。 除了 Python，它还包括 C++、Haskell、Java、Go 和 Rust 等其他 API，这意味着开发人员可以用他们的首选语言进行编码。虽然 PyTorch 是一个 Python 软件包，但你也可以提供使用基本的 C/C++ 语言的 API 进行编码。 如果你习惯使用 Lua 编程语言，你也可以使用 Torch API 在 PyTorch 中编写神经网络模型。PyTorch 和 TensorFlow 有多么易于使用？如果将 TensorFlow 作为一个独立的框架使用，它可能会有点复杂，并且会给深度学习模型的训练带来一些困难。 为了减少这种复杂性，可以使用位于 TensorFlow 复杂引擎之上的 Keras 封装，以简化深度学习模型的开发和训练。 TensorFlow 也支持 PyTorch 目前没有的分布式培训。 由于包含 Python API，TensorFlow 也可以在生产环境中使用，即可用于培训练和部署企业级深度学习模型。PyTorch 由于 Torch 的复杂用 Python 重写。 这使得 PyTorch 对于开发人员更为原生。 它有一个易于使用的框架，提供最大化的灵活和速度。 它还允许在训练过程中快速更改代码而不妨碍其性能。 如果你已经有了一些深度学习的经验，并且以前使用过 Torch，那么基于它的速度、效率和易用性，你会更喜欢 PyTorch。 PyTorch 包含定制的 GPU 分配器，这使得深度学习模型具有更高的内存效率。 由此，训练大型深度学习模型变得更容易。 因此，Pytorch 在 Facebook、Twitter、Salesforce 等大型组织广受欢迎。用 PyTorch 和 TensorFlow 训练深度学习模型PyTorch 和 TensorFlow 都可以用来建立和训练神经网络模型。TensorFlow 工作于 SCG（静态计算图）上，包括在模型开始执行之前定义静态图。 但是，一旦开始执行，在模型内的调整更改的唯一方法是使用 tf.session 和 tf.placeholder 张量。PyTorch 非常适合训练 RNN（递归神经网络），因为它们在 PyTorch 中比在 TensorFlow 中运行得更快。 它适用于 DCG（动态计算图），可以随时在模型中定义和更改。 在 DCG 中，每个模块可以单独调试，这使得神经网络的训练更简单。TensorFlow 最近提出了 TensorFlow Fold，这是一个旨在创建 TensorFlow 模型的库，用于处理结构化数据。 像 PyTorch 一样，它实现了 DCG，在 CPU 上提供高达 10 倍的计算速度，在 GPU 上提供超过 100 倍的计算速度！ 在 Dynamic Batching 的帮助下，你现在可以执行尺寸和结构都不相同的深度学习模型。GPU 和 CPU 优化的比较TensorFlow 的编译时间比 PyTorch 短，为构建真实世界的应用程序提供了灵活性。 它可以从 CPU、GPU、TPU、移动设备到 Raspberry Pi（物联网设备）等各种处理器上运行。另一方面，PyTorch 包括 张量 tensor 计算，可以使用 GP…

AWS 帮助构建 ONNX 开源 AI 平台
type: item
date: 2017-12-11T16:41:52+08:00
description: AWS 最近成为了加入深度学习社区的 开放神经网络交换 Open Neural Network Exchange （ONNX）协作的技术公司，最近在 无障碍和可互操作 frictionless and interoperable 的环境中推出了高级人工智能。由 Facebook 和微软领头了该协作。作为该合作的一部分，AWS 开源其深度学习框架 Python 软件包 ONNX-MXNet，该框架提供了跨多种语言的编程接口（API），包括 Python、Scala 和开源统计软件 R。AWS 深度学习工程经理 Hagay Lupesko 和软件开发人员 Roshani Nagmote 上周在一篇帖子中写道，ONNX 格式将帮助开发人员构建和训练其它框架的模型，包括 PyTorch、Microsoft Cognitive Toolkit 或 Caffe2。它可以让开发人员将这些模型导入 MXNet，并运行它们进行推理。对开发者的帮助今年夏天，Facebook 和微软推出了 ONNX，以支持共享模式的互操作性，来促进 AI 的发展。微软提交了其 Cognitive Toolkit、Caffe2 和 PyTorch 来支持 ONNX。微软表示：Cognitive Toolkit 和其他框架使开发人员更容易构建和运行计算图以表达神经网络。ONNX 代码和文档的初始版本已经放到了 Github。AWS 和微软上个月宣布了在 Apache MXNet 上的一个新 Gluon 接口计划，该计划允许开发人员构建和训练深度学习模型。Tractica 的研究总监 Aditya Kaul 观察到：“Gluon 是他们试图与 Google 的 Tensorflow 竞争的合作伙伴关系的延伸”。他告诉 LinuxInsider，“谷歌在这点上的疏忽是非常明显的，但也说明了他们在市场上的主导地位。”Kaul 说：“甚至 Tensorflow 也是开源的，所以开源在这里并不是什么大事，但这归结到底是其他生态系统联手与谷歌竞争。”根据 AWS 的说法，本月早些时候，Apache MXNet 社区推出了 MXNet 的 0.12 版本，它扩展了 Gluon 的功能，以便进行新的尖端研究。它的新功能之一是变分 dropout，它允许开发人员使用 dropout 技术来缓解递归神经网络中的过拟合。AWS 指出：卷积 RNN、LSTM 网络和门控循环单元（GRU）允许使用基于时间的序列和空间维度对数据集进行建模。框架中立方式Tirias Research 的首席分析师 Paul Teich 说：“这看起来像是一个提供推理的好方法，而不管是什么框架生成的模型。”他告诉 LinuxInsider：“这基本上是一种框架中立的推理方式。”Teich 指出，像 AWS、微软等云提供商在客户的压力下可以在一个网络上进行训练，同时提供另一个网络，以推进人工智能。他说：“我认为这是这些供应商检查互操作性的一种基本方式。”Tractica 的 Kaul 指出：“框架互操作性是一件好事，这会帮助开发人员确保他们建立在 MXNet 或 Caffe 或 CNTK 上的模型可以互操作。”至于这种互操作性如何适用于现实世界，Teich 指出，诸如自然语言翻译或语音识别等技术将要求将 Alexa 的语音识别技术打包并交付给另一个开发人员的嵌入式环境。感谢开源ThinkStrategies 的总经理 Jeff Kaplan 表示：“尽管存在竞争差异，但这些公司都认识到他们在开源运动所带来的软件开发进步方面所取得的巨大成功。”他告诉 LinuxInsider：“开放式神经网络交换（ONNX）致力于在人工智能方面产生类似的优势和创新。”越来越多的大型科技公司已经宣布使用开源技术来加快 AI 协作开发的计划，以便创建更加统一的开发和研究平台。AT＆T 几周前宣布了与 TechMahindra 和 Linux 基金会合作推出 Acumos 项目的计划。该平台旨在开拓电信、媒体和技术方面的合作。via: https://www.linuxinsider.com/story/AWS-to-Help-Build-ONNX-Open-Source-AI-Platform-84971.html作者：David Jones 译者：geekpi 校对：wxy本文由 LCTT 原创编译，Linux中国 荣誉推出

机器学习实践指南
type: item
date: 2017-09-28T14:34:58+08:00
description: 你可能在各种应用中听说过 机器学习 machine learning （ML），比如垃圾邮件过滤、光学字符识别（OCR）和计算机视觉。开启机器学习之旅是一个涉及多方面的漫长旅途。对于新手，有很多的书籍，有学术论文，有指导练习，有独立项目。在这些众多的选择里面，很容易迷失你最初想学习的目标。所以在今天的文章中，我会列出 7 个步骤（和 50 多个资源）帮助你开启这个令人兴奋的计算机科学领域的大门，并逐渐成为一个机器学习高手。请注意，这个资源列表并不详尽，只是为了让你入门。 除此之外，还有更多的资源。1、 学习必要的背景知识你可能还记得 DataCamp 网站上的学习数据科学这篇文章里面的信息图：数学和统计学是开始机器学习（ML）的关键。 基础可能看起来很容易，因为它只有三个主题。 但不要忘记这些实际上是三个广泛的话题。在这里需要记住两件非常重要的事情：首先，你一定会需要一些进一步的指导，以了解开始机器学习需要覆盖哪些知识点。其次，这些是你进一步学习的基础。 不要害怕花时间，有了这些知识你才能构建一切。第一点很简单：学习线性代数和统计学是个好主意。这两门知识是必须要理解的。但是在你学习的同时，也应该尝试学习诸如最优化和高等微积分等主题。当你越来越深入 ML 的时候，它们就能派上用场。如果是从零开始的，这里有一些入门指南可供参考：Khan 学院 对于初学者是非常好的资源，可以考虑学习他们的线性代数和微积分课程。在 麻省理工学院 OpenCourseWare 网站上学习线性代数 课程。Coursera course 网站上对描述统计学、概率论和推论统计学的介绍内容。统计学是学习 ML 的关键之一如果你更多喜欢阅读书籍，请参考以下内容： 线性代数及其应用 Linear Algebra and Its Applications 应用线性代数 Applied Linear Algebra 线性代数解决的 3000 个问题 3,000 Solved Problems in Linear Algebra 麻省理工学院在线教材然而，在大多数情况下，你已经对统计学和数学有了一个初步的了解。很有可能你已经浏览过上面列举的的那些资源。在这种情况下，诚实地回顾和评价你的知识是一个好主意，是否有一些领域是需要复习的，或者现在掌握的比较好的？如果你一切都准备好了，那么现在是时候使用 R 或者 Python 应用这些知识了。作为一个通用的指导方针，选择一门语言开始是个好主意。另外，你仍然可以将另一门语言加入到你的技能池里。为什么这些编程知识是必需的？嗯，你会看到上面列出的课程（或你在学校或大学学习的课程）将为你提供关于数学和统计学主题的更理论性的介绍（而不是应用性的）。 然而，ML 非常便于应用，你需要能够应用你所学到的所有主题。 所以最好再次复习一遍之前的材料，但是这次需要付诸应用。如果你想掌握 R 和 Python 的基础，可以看以下课程：DataCamp 上关于 Python 或者 R 的介绍性课程： Python 语言数据科学介绍 或者 R 语言编程介绍。Edx 上关于 Python 或者 R 的介绍性课程： Python 语言数据科学介绍 和 R 语言数据科学介绍。还有很多其他免费的课程。查看 Coursera 或者 Codeacademy 了解更多。当你打牢基础知识后，请查看 DataCamp 上的博客 Python 统计学：40+ 数据科学资源。 这篇文章提供了统计学方面的 40 多个资源，这些资源都是你开始数据科学（以及 ML）需要学习的。还要确保你查看了关于向量和数组的 这篇 SciPy 教程文章，以及使用 Python 进行科学计算的研讨会。要使用 Python 和微积分进行实践，你可以了解下 SymPy 软件包。2、 不要害怕在 ML 的“理论”上浪费时间很多人并不会花很多精力去浏览理论材料，因为理论是枯燥的、无聊的。但从长远来看，在理论知识上投入时间是至关重要的、非常值得的。 你将会更好地了解机器学习的新进展，也能和背景知识结合起来。 这将有助于你保持学习积极性。此外，理论并不会多无聊。 正如你在介绍中所看到的，你可以借助非常多的资料深入学习。书籍是吸收理论知识的最佳途径之一。 它们可以让你停下来想一会儿。 当然，看书是一件非常平静的事情，可能不符合你的学习风格。 不过，请尝试阅读下列书籍，看看它是否适合你： 机器学习教程 Machine Learning textbook ， Tom Mitchell 著，书可能比较旧，但是却很经典。这本书很好的解释介绍了机器学习中最重要的课题，步骤详尽，逐层深入。 机器学习: 使数据有意义的算法艺术和科学 Machine Learning: The Art and Science of Algori…