“分布式机器学习的故事”系列分享
“分布式机器学习的故事”系列分享
【更新 2015-03-01】在LinkedIn的同事王冠和朱平的协助下，在湾区的分布式机器学习系列分享结束了。感谢LinkedIn Events团队提供场地、器材和其他支持。一起参与的朋友们组成了一个微信群，继续保持沟通和交流。
内容
1. A New Era slides video
2. Infrequent itemset mining slides video
3. Application Driven slides video
4. Implement Your MapReduce slides video
5. Deep Learning slides video
6. Peacock and Latent Topic Modeling slides video
总结
互联网服务超越人工服务
集体智能超越人工智能
大数据是行为数据
大数据必然长尾
长尾数据无噪声
追求“大”比追求“快”重要
开发框架、而不是套用框架
工程技法和数学同样重要
远离 Java、远离 Python
有所谓好的系统，无所谓好的算法
初衷
从2007年博士毕业加入Google做机器学习至今已七年了，一直在工业界机器学习一线工作。尤其是从2010年开始担任腾讯广告的技术总监之后，一边组建团队，一边背负业务指标压力时，针对业务和产品设计开发机器学习技术。
在 Google 的工作让我有机会和同事们在 collaborative filtering、spectral
clustering、frequent itemset mining、graph clustering、latent topic modeling等几个重要的研究方面做了一些尝试。基于其他同事在计算架构上的创新，我们在其中每个方面都有将文献中的数据处理能力提升1000倍的作品。这段经历让我能更好地针对问题选择方法，对我在腾讯的工作有很大帮助。在腾讯的工作集中在 retrieval system 和 ranking system，以及为了做好它们需要的机器学习技术。其间我们用 Go 语言开发的 Peacock至今是业界最大规模的 latent topic modeling system，在腾讯的广告、推荐和其他业务上使用。为 ranking 做的点击率预估系统也让我们团队成为 KDD Cup 2012的出题者和裁判团队。和学界的交流，收获和感触都很多。
这七年里的亲身参与和有幸旁观，让我总结了一些经验和形成了一些观点。有趣的是，这些观点与开源社区以及学术界对“大数据学习”的认识南辕北辙。2014年来到湾区工作之后，Linkedin的同事们鼓励和帮助我分享经历和经验。卡耐基梅隆大学的邢波（Eric Xing）教授也希望我给机器学习系的同学们做一个系列讲座。电子工业和人民邮电出版社的编辑朋友们也希望我完善和出版我的系列博客《分布式机器学习的故事》。
承蒙大家的鼓励和帮助，我们准备在湾区和匹兹堡同时开始一个系列的分享：第一次是分享我的经验总结和观点，后面十次每次分享一个我亲身经历过的工业界的实战故事。我们希望通过帮助朋友们模拟业界实战，营造一个深入思考和交流的机会。更清晰地判断大数据学习技术和业务生态发展方向。
经典儿童童话故事：机器人佐其欧
经典儿童童话故事：机器人佐其欧 波拉巴什市是一座美丽的城市：大小各异的花园里盛开着鲜花，绿油 油的藤萝缀满了每家每户的屋檐。最特别的是在这座城市市政府的花 园里，有一个叫佐其欧的花园工人，他是一个机器人。 他已经很老很老了，满身都疙疙瘩瘩，经常是干不了几天活就要 拿去修理。修理工泰木先生是一个很了不起的人，他每次都能让佐其 欧恢复正常，佐其欧总是"比里——比波"地叫着，一个劲地对他表示 感谢。 一天早晨，佐其欧醒来觉得浑身酸疼，一点也不愿意动弹。昨天 晚上，他做了一个梦，梦见自己参加了一场剪枝比赛，他挥动双手拼 命剪，可怎么也赶不上前面的选手，可把他累坏了。他想活动活动身子，可发现自己完全不能动了，一动浑身就会发出"克拉克——克里克——克鲁克"的噪音。 "泰木，泰木，我是佐其欧。我不能动了，快救救我!"他立即向泰 木发出了求救信号。泰木被佐其欧的求救声惊醒了，马上带着工具箱 跑过来。他检查了一遍佐其欧的全身，说："别担心，我的朋友，你仅 仅需要一点润滑油。一会儿就好。"泰木给佐其欧上了润滑油，他立刻 就能活动了。 "比里——比波。"佐其欧谢过了泰木，拿起草耙子准备去干活。 泰木摇摇头劝他说："朋友，不过，你也要当心呀。你现在已经不再年轻，身体状况很不好。要是让市长知道了你现在的情况，他会让你退 休的。"佐其欧生气了，他一点也不服老，为了证明自己还很有力气， 他又蹦又跳，一连翻了三十六个跟头："我还没有老到那个份儿上!" 突然，他头顶的指示灯闪着蓝光，报警汽笛"嘟——嘟——"地叫 起来，身上的三只马达"克尔——克尔"地超速运行。佐其欧想向前走，但身体却不由自主地转向后面;他想向右转，却歪向左边，最后停在小
机器学习-PLA算法
最近在跟台大的这个课程，觉得不错，想把学习笔记发出来跟大家分享下，有错误希望大家指正。 一机器学习是什么？ 感觉和 Tom M. Mitchell的定义几乎一致， A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E. 简而言之，就是我们想要机器在某些方面有提高（如搜索排名的质量，即NDCG提高），就给机器一些数据（用户的点击数据等各种）然后让机器获得某些经验（Learning to rank的一种模型，也就是数学公式）。这里有点需要强调，那就是提高指标，必须要有某种指标可以量化这种提高，这点还是很关键的，工业界做机器学习，首先关注data，其次就是有无成型的measurement，可以使Precision/Recall，也可以是NDCG等。 二什么时候可以用机器学习？
其实就三要素： 1.有规律可以学习； 2.编程很难做到； 3.有能够学习到规律的数据； 编程很难做到可以有多种，大部分原因是系统太复杂，很难用Rule-based 的东西去解决，例如搜索排名，现在影响排名的因素有超多几百种，不可能去想出这些因素的规则，因此，这时候用机器学习就是恰到好处。特别是移动互联网的今天，用户更容易接触互联网，产生的数据越来越多，那么要找到某些不容易实现的规律，用机器学习就是很好的了，这也是为啥机器学习这么火，其实我学机器学习不仅仅是一种投资（肯定它未来的发展前途），我想做的事情还有一点，就是通过它更深刻的理解人脑的学习过程，提高自己的学习效率和思维能力。 三具体如何用机器学习？
我和机器人的故事_六年级作文
我和机器人的故事 尊敬的老师、亲爱的同学、各位来宾：大家早上好！我是金实小学的徐瑞柏，今天我来讲一讲《我和机器人的故事》。 那么，这次演讲的主题是要求我们讲：“创新在我身边”。可能有的同学就会想：哎哟，这机器人和创新有啥关系哟？其实上，机器人的发展史就是一部创新史。可能你们又会想：这跟我有啥关系呀？我好像用不到创新呢！也没什么可以创新的呀！其实不然，创新与我们的学习生活息息相关。 比如说：我和我的同学在我们学校的兴趣小组学习机器人，有一次，我们在编辑程序、控制机器人去完成一个任务时，要求让机器人接触一个圆柱形物体一段时间，但不能让这个物体滚出指定的范围！老师就告诉我们，这一段程序要控制好，不能撞得太猛！我和同伴就想到一个创新的方法：先用机械手臂控制住那个物体，再去推那个物体，结束时再松开机械手臂。后来我们用这个方法实验了几次，效果果然很好。无意中，我们就小小地创新了一下。这时我明白：只要你善于观察、善于思考，生活中就随时都可以创新！ 对于创新，大家还要注意一件事：就是，千万不要放过你头脑里的灵感一现，大胆去尝试。 记得去年七月份，我们代表学校去参加机器人比赛，因为当时当地的气候、场地等原因，导致我们在比赛过程中战术方案无法顺利实施。怎么办？这时我和同伴急中生智。于是，重新选择了一条路线，最终取得了优异成绩。赛后老师表扬了我们的大胆创新行为，让我们————来源网络整理，仅供参考 1
对创新又有了新的认识。 根据中国的提案，从2001年起，设立了“世界知识产权日”，大家知道是哪一天吗？就是前几天的4月26日。设立世界知识产权日的其中一个目的就是鼓励知识创新。所以，社会在进步，我们在座的每一位都应该用发现的眼睛不断创新，正所谓：世界上从来不缺少机会，只缺少发现的眼睛！创新能让我们的生活充满乐趣。 我们在学习和成长的过程当中，就像小树吸取阳光雨露一样，老师们不仅让我们收获知识，同时还让我们收获创新的方法和勇气，让我们一天天茁壮成长。 感谢各位尊敬的老师！谢谢大家！我的演讲完毕。 2 ————来源网络整理，仅供参考
Docker分布式机器学习
Docker最近很火。Docker实现了“集装箱”——一种介于“软件包”和“虚拟机”之间的概念——并被寄予厚望，以期革新Internet服务以及其他大数据处理系统的开发、测试、和部署流程。 为了使用Docker，需要了解不少工具及其设计思路；而这些工具的文档分布在不同的网站。为了方便大家学习，本文以开发一个极简的搜索引擎为例，展示Docker带来的革新。 说是革新，其实是Google已经用了十年的方式，只是最近才因为Docker开源项目而广为人知。Eric Brewer（Google VP of Infrastructure）在Dockercon14活动上的演讲回顾了这段历程。目前，Google每周会执行20亿个集装箱。可以说，最近十年是各互联网公司和高校都在奋力模仿Google的计算技术的十年。了解这一模仿的过程，可以帮助我们深入理解分布式系统（包括现在常说的“大数据系统”）中若干重要问题。为此，本文以技术教程为主线，穿插了一些关于Hadoop和Mesos等“模仿”项目的介绍，简要追溯它们勇敢而艰难的“邯郸学步”的历程。最后，本文会介绍Google最近公布的“正确答案”——Kubernetes——Google核心技术Borg的开源版本。 Docker Docker是一个软件系统，实现了一种称为“集装箱”的概念。集装箱类似Google机群管理系统Borg中的包（package）。 通常我们说的“包”是软件包——比如Ubuntu/Debian Linux里常见的.deb文件——安装的时候，安装程序会把被依赖的包也装上。可是执行的时候呢？得根据具体情况配置，然后依次启动互相依赖的多个程序。比如，启动一个Web服务之前，要启动Apache和MySQL；而且他们仨都得有合理的配置，确保它们能一起工作，来实现这个Web服务。 但是Docker集装箱以及Borg中的包更像虚拟机。虚拟机里包括程序和配置，所以可以被执行——也就是执行其中的程序。因为程序是配置好的，所以虚拟机可以被扔到各种环境上去执行——包括开发机、做演示用的笔记本电脑、用VirtualBox虚拟的机群、测试机群、预发布环境和产品环境。近几年随着“云计算”概念的普及，虚拟机被广泛使用，作为分布式计算的基础调度单元。 Docker作为一个软件系统，可以用来创建“集装箱镜像”（container image）和执行这些镜像。就像VirtualBox是一个软件系统，可以用来创建和执行虚拟机。但是集装箱比虚拟机“轻”——一个虚拟机包括一组虚拟硬件、操作系统，用来执行用户程序；而集装箱里没有虚拟的硬件，也没有操作系统，它用主机（host）的硬件和操作系统来执行程序。 那么在集装箱里跑程序和直接在主机上跑有什么区别呢？一个区别是，集装箱有一套网络端口
机器学习的十种经典算法详解
机器学习的十种经典算法详解 毫无疑问，近些年机器学习和人工智能领域受到了越来越多的关注。随着大数据成为当下工业界最火爆的技术趋势，机器学习也借助大数据在预测和推荐方面取得了惊人的成绩。比较有名的机器学习案例包括Netflix根据用户历史浏览行为给用户推荐电影，亚马逊基于用户的历史购买行为来推荐图书。那么，如果你想要学习机器学习的算法，该如何入门呢？就我而言，我的入门课程是在哥本哈根留学时选修的人工智能课程。老师是丹麦科技大学应用数学和计算机专业的全职教授，他的研究方向是逻辑学和人工智能，主要是用逻辑学的方法来建模。课程包括了理论/核心概念的探讨和动手实践两个部分。我们使用的教材是人工智能的经典书籍之一：Peter Norvig教授的《人工智能——一种现代方法》，课程涉及到了智能代理、基于搜索的求解、对抗搜索、概率论、多代理系统、社交化人工智能，以及人工智能的伦理和未来等话题。在课程的后期，我们三个人还组队做了编程项目，实现了基于搜索的简单算法来解决虚拟环境下的交通运输任务。我从课程中学到了非常多的知识，并且打算在这个专题里继续深入学习。在过去几周内，我参与了旧金山地区的多场深度学习、神经网络和数据架构的演讲——还有一场众多知名教授云集的机器学习会议。最重要的是，我在六月初注册了Udacity的《机器学习导论》在线课程，并且在几天前学完了课程内容。在本文中，我想分享几个我从课程中学到的常用机器学习算法。机器学习算法通常可以被分为三大类——监督式学习，非监督式学习和强化学习。监督式学习主要用于一部分数据集（训练数据）有某些可以获取的熟悉（标签），但剩余的样本缺失并且需要预测的场景。非监督式学习主要用于从未标注数据集中挖掘相互之间的隐含关系。强化学习介于两者之间——每一步预测或者行为都或多或少有一些反馈信息，但是却没有准确的标签或者错误提示。由于这是入门级的课程，并没有提及强化学习，但我希望监督式学习和非监督式学习的十个算法足够吊起你的胃口了。监督式学习1.决策树：决策树是一种决策支持工具，它使用树状图或者树状模型来表示决策过程以及后续得到的结果，包括概率事件结果等。请观察下图来理解决策树的结构。 从商业决策的角度来看，决策树就是通过尽可能少的是非判断问题来预测决策正确的概
保护环境与生态文明
3.2保护环境与生态文明 复习目标要求： （1）理解大力发展文化事业和文化产业的重要性，把握先进文化的前进方向。 （2）明白精神文明建设的主要内容和根本任务。 （3）懂得建设和谐社会是人民群众根本利益的体现，增强主人翁精神，为和谐社会建设贡献力量。 复习重点：精神文明建设的内容。 复习难点：如何构建和谐社会及其意义。 课堂复习过程： 一、基础知识回顾。 （一）、大力发展文化事业和文化产业。 1、（文化的地位）文化已经成为国与国之间竞争的，是综合国力竞争的。 2、（为什么？）只有大力发展文化事业和文化产业，才能，才能。 3、判断先进文化的标准。 4、先进文化的含义。 5、先进文化的指导思想。（二）建设社会主义精神文明。 6、社会主义精神文明建设包括和两个方面。 7、是发展先进文化的重要内容和中心环节，体现精神文明建设的和，解决整个民族的和的问题。 8、指导思想，中国特色社会主义，以爱国主义为核心的和以改革创新为核心的，社会主义，构成了社会主义核心价值体系的基本内容。 9、为社会主义现代化建设提供智力支持。 10、社会主义精神文明建设的根本任务是提高全民族的和，培养一代又一代、、、的公民。 （三）实现和谐社会。 11、建设和谐社会，惠及，体现了人民群众的和。 12、社会主义和谐社会，是的社会。 二、聚焦中考： 材料一：有全国政协委员认为：幸福广东的幸福更多的来自精神层面的，更多的是靠文化来支撑。现在很多时候，很多人没有幸福感，这是因为这些人没有精神追求，思想扭曲了，享受不到文化上的满足。因此，建设文化强省成为幸福广东的必然要求。
材料二：为加快建设文化强省步伐，提升人们的幸福感。从2011年起，广东省文化产业发展专项资金每年增加4000万元，到2015年专项资金规模将增至4亿元。广东省长还承诺，2011年要加强城乡文化设施建设，支持新建市县文化馆、图书馆、博物馆20个，乡镇综合文化站50个，城乡社区文化室1800个，建设乡镇农民体育健身工程l00个。 (1)材料一、二分别说明了什么? (2)结合材料，谈谈建设幸福广东为什么要加快文化强省建设? (3)广东文化底蕴深厚，请你结合材料从文化建设的角度，为建设幸福广东提几条合理建议? 三、课堂检测： 1、当代中国发展先进文化就是（） A、加强思想道建设 B、建设社会主义精神文明 C、发展教育科学文化 D、发展教育事业 2．要把握先进文化前进的方向要（） A、坚持以马列主义，毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系为指导 B、以实际行动弘扬民族精神 C、发扬爱国主义精神 D、坚持一个中心两个基本点 3、近年来，文化领域的“庸俗、低俗、媚俗”之风愈演愈烈。坚决抵制“三俗”之风有利于( ) ①发展社会主义先进文化②为未成年人的健康成长创造良好的社会环境 ③促进社会主义精神文明建设④全面建设小康社会 A.①③ B.①②③ C.①③④ D.①②③④ 4、下列属于精神文明建设内容的是( ) ①修建青藏铁路②开展学习“三个代表”重要思想的活动③“心连心”艺术团在德庆慰问演出④开展树立社会主义荣辱观活动 A．①②③ B．②③④ C．①③④ D．①②④ 5、我们所要建设的和谐社会应该是（） ①民主法治公平正义②诚信友爱充满活力③安定有序人与自然和谐相处④等贵贱均贫富 A. ①②③ B. ①②④ C. ②③④ D. ①②③④ 6、下列做法有利于社会和谐的是（） ①2008年年9月1日，中国实现了城乡义务教育全部免除学杂费，这是我国教育史上又一座里程碑②《中共中央国务院关于2009年促进农业稳定发展农民持续增收的若干意见》2月1号公布，文件紧紧围绕稳粮，增收强基础、重民生，进一步强化惠农政策，出台了一系列目标明确，含金量高、操作性强的政策措施③在全社会大力弘扬伟大抗震救灾精神④陈云林率海协会协商代表团赴台进行商谈
【CN110084378A】一种基于本地学习策略的分布式机器学习方法【专利】
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910375050.0 (22)申请日 2019.05.07 (71)申请人 南京大学 地址 210046 江苏省南京市栖霞区仙林大 道163号 (72)发明人 李武军 高昊 赵申宜 (74)专利代理机构 南京乐羽知行专利代理事务 所(普通合伙) 32326 代理人 李玉平 (51)Int.Cl. G06N 20/00(2019.01) (54)发明名称 一种基于本地学习策略的分布式机器学习 方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于本地学习策略的分 布式机器学习方法，基于参数服务器架构，既适 用于数据中心的多机集群分布式机器学习，也适 用于服务器作为云端、手机或嵌入式设备作为终 端的端云协同分布式机器学习。包括以下步骤： 首先服务器节点累计所有工作节点计算的本地 梯度和得到全梯度，并将全梯度广播给所有工作 节点；随后每个工作节点各自进行若干次参数更 新后将本地的参数发送给服务器节点；最后服务 器节点将从工作节点收集到的参数求均值作为 最新参数广播给所有工作节点；上述过程迭代多 轮直到达到收敛条件。本发明的方法基于本地学 习策略，不需要在工作节点每次参数更新后都进 行通信，从而减少了分布式机器学习中的通信开 销。权利要求书2页 说明书4页 附图3页CN 110084378 A 2019.08.02 C N 110084378 A
1.一种基于本地学习策略的分布式机器学习方法，其特征在于，其在服务器节点上训练流程的具体步骤为： 步骤100，输入机器学习模型w以及总共的迭代轮数T、工作节点数目p、样本总数n；步骤101，随机初始化模型参数w＝w 0； 步骤102，将当前的模型参数w t 广播给所有的工作节点； 步骤103，收集所有工作节点计算的本地梯度和z k ； 步骤104，计算出全梯度 步骤105，将全梯度z广播给所有的工作节点； 步骤106，收集所有工作节点计算的本地参数u k ； 步骤107， 更新模型参数 步骤108，判断当前已完成的迭代轮数t是否达到总共的迭代轮数T，如果是则输出并保存模型w；否则返回步骤102继续进行训练。 2.如权利要求1所述的基于本地学习策略的分布式机器学习方法，其特征在于，其在第k个工作节点上训练流程的具体步骤为： 步骤200， 输入训练样本集合的子集(完整的训练样本集合)以及总共的迭代轮数T、学习率η、本地更新次数M； 步骤201，接受服务器节点发送的模型参数w t ； 步骤202，根据本地的样本数据计算出本地梯度和 其中则表示第i个样本所对应的损失函数在当前模型参数下的梯度； 步骤203，将本地梯度和z k 发送给服务器节点； 步骤204，接受服务器节点发送的全梯度z； 步骤205，根据当前的模型参数w t 、 全梯度z与本地的样本数据进行M次本地参数更新； 步骤206，将本地参数u k 发送给服务器节点； 步骤207，判断当前已完成的迭代轮数t是否达到总共的迭代轮数T，如果是则结束训练流程；否则返回步骤201继续进行训练。 3.如权利要求1所述的基于本地学习策略的分布式机器学习方法，其特征在于，在第k 个工作节点上进行本地参数更新的具体流程为：首先输入当前模型参数w t 、全梯度z、本地的样本数据 以及学习率η、本地更新次数M；随后初始化本地参数u k ,0＝w t ；最后从本地的样本数据 中随机选取一个样本(假设其样本编号为i k ,m )，并按照以下公式更新本地参数 u k :其中u k ,m 代表第m次更新时的本地参数，c为人工设置的超参数，c(u k ,m -w t )这一项用于减小本地学习策略所带来的偏差； 重复以上的步骤M次后即完成了本地参数更新的流程。 4.如权利要求1所述的基于本地学习策略的分布式机器学习方法，其特征在于：方法是基于参数服务器架构的，既适用于数据中心的多机集群分布式机器学习，也适用于服务器 权 利 要 求 书1/2页2CN 110084378 A
超全的python教程网盘分享
超全的python教程网盘分享 Python由于其简单，快速，库丰富的特点在国内使用的越来越广泛。最近几年它出现了爆发式的增长，而且与中国人密切相关。所以，人多真的力量大啊！好，小编重点该提重点了。python教程网盘在此，请点击以下链接： 千锋Python基础教程：https://www.sodocs.net/doc/d52436054.html,/s/1qYTZiNE Python课程教学高手晋级视频总目录： https://www.sodocs.net/doc/d52436054.html,/s/1hrXwY8k Python课程windows知识点：https://www.sodocs.net/doc/d52436054.html,/s/1kVcaH3x Python课程linux知识点：https://www.sodocs.net/doc/d52436054.html,/s/1i4VZh5b Python课程web知识点：https://www.sodocs.net/doc/d52436054.html,/s/1jIMdU2i Python课程机器学习：https://www.sodocs.net/doc/d52436054.html,/s/1o8qNB8Q Python 多用途是高级编程脚本语言Python的特点，可以写出一般的桌面程序、桌面界面程序(结合wx等扩展包)、web服务器、web客户端等等，并且某种程度上还允许跨平台。 另外，python在进行系统命令、网络传输协议、字符处理方面具有优
势，因此被很多大型项目作为粘合剂来使用。 可能因为云计算、大数据和机器学习，也可能因为学习编程的人多了，也可能......总之，Python 热度不减。而在众多语言中，大部分人选择了学习Python。 Python 有大量的自带以及第三方库，因此Python 比其他的很多语言更有效率。如果你不知道为何Python 是如此的小巧和高效，千锋小编建议你借此机会学习Python，同时自己多加实践。 想选机构培训却无从下手？来千锋吧。千锋教育通过前期企业调研，将潮流技术完美融入课程体系，实用性强，摒弃无用讲解，只为给你最极致的教学 体验。 千锋Python人工智能培训是真正的Python全栈开发，包含Python项目，爬虫、服务集群、网站后台、微信公众号开发，Python机器学习与数据挖掘，数据分析框架与实战，Python物联网树莓派的开发等。 千锋坚持100%全程面授，三师护航（讲师，项目老师，就业老师），23周让你历经行业小白到技术牛人的进阶！
大数据分析中机器学习研究
Artificial Intelligence and Robotics Research 人工智能与机器人研究, 2017, 6(1), 16-21 Published Online February 2017 in Hans. https://www.sodocs.net/doc/d52436054.html,/journal/airr https://https://www.sodocs.net/doc/d52436054.html,/10.12677/airr.2017.61003 文章引用: 洪歧, 杨刚, 惠立山. 大数据分析中机器学习研究[J]. 人工智能与机器人研究, 2017, 6(1): 16-21. The Study of Machine Learning in Big Data Analysis Qi Hong, Gang Yang, Lishan Hui School of Mathematics and Computer Science, Shaanxi Sci-Tech University, Hanzhong Shaanxi Received: Dec. 29th , 2016; accepted: Jan. 13th , 2017; published: Jan. 18th , 2017 Abstract Machine learning played a more and more important role in the analysis of large data. The main methods and techniques of machine learning under the background of large data were summa- rized. Firstly, the basic model and classification of machine learning were introduced. Then, sev-eral key technologies of machine learning in large data environment were described. And the ar-ticle showed the popular four kinds of big data machine learning systems, and analyzed their cha-racteristics. In the end, it pointed out the main research direction and the challenges of the big data machine learning. Keywords Big Data, Machine Learning, Semi-Supervised Learning, Machine Learning System in Big Data, Probabilistic Graph Model, R Language 大数据分析中机器学习研究 洪 歧，杨 刚，惠立山 陕西理工大学，数学与计算机科学学院，陕西 汉中 收稿日期：2016年12月29日；录用日期：2017年1月13日；发布日期：2017年1月18日 摘 要 机器学习在大数据分析中起着越来越重要的作用，本文主要对大数据背景下机器学习方法和技术等进行了归纳和总结。首先对机器学习的基本模型、分类进行简介；然后对大数据环境下的机器学习的几个关键技术进行了叙述；接着展示了目前流行的四种大数据机器学习系统，并分析了其特点；最后指明了大
机器学习课程设计
一、神经网络BP算法介绍 引言人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）提供了一种普遍而且实用的方法从样例中学习值为实数、离散值或向量的函数。像方向传播（BACKPTPAGATION）这样的算法，实用梯度下降来调节网络参数以最佳拟合由输入-输出对组成的训练集合。ANN学习对于训练数据中的错误健壮性很好，且已成功地应用到很多领域。例如，本文将要描述的反向传播算法已在很多实际的问题中取得惊人的成功，比如学习识别人脸。 （一）神经网络表示 Pomeleau（1933）的ALVINN系统是ANN学习的一个典型实例，这个系统使用一个学习到的ANN以正常的速度在高速公路上驾驶汽车。ANN的输入是一个30*32像素的网格，像素的亮度来自一个安装在车辆上的前向摄像机。ANN的输出是车辆行进的方向。ALVINN 用学习到的网络在高速公路上以70英里时速成功地驾驶了90英里。 书上图4-1 ALVINN系统使用反向传播算法来学习驾驶汽车。左图显示了来自车前摄像机的图像是如何被映射到960个神经网络输入的，这些输入又前馈到4个隐藏单元，再连接到30个输出单元，每个输出单元对应一个特定的驾驶方向，这些单元的输出值决定哪一个驾驶方向被最强烈推荐（即该方向权值最大）。 （二）BP算法权值及阈值调整公式 （三）matlab神经网络工具箱 （四）BP算法应用于人脸识别 本章将讲解如何运用BP算法建立人脸识别系统 实验中我们使用了ORL数据库（Olivetti Research Laboratory in Combridge, UK 可从HTU https://www.sodocs.net/doc/d52436054.html,/facedatabase.htmlUT H获得），部分图像如5.1所示。它包含了400张不同的人脸图像，40个不同的实验者每人10张。对其中一些实验者，图像是在不同的时间、变化的光线、面部表情（张开/合拢眼睛、微笑/不微笑）和面部细节（戴眼镜/不戴眼镜）下拍摄的。所有的图像为实验者的正脸，带有一定程度的朝上下左右的偏转或倾斜，有相似的黑暗同质背景。每幅图象的大小为112 92像素8bit的灰度图。为了进行比较，它们被分成没有重叠的、相同大小的训练集和测试集。如每个类别随机的选取5幅图象作为训练集，剩余5幅归为测试集。当然也可以选取任意张图片进行训练和测试。
保护环境的宣传标语大全
保护环境的宣传标语大全 篇一：绿色环保宣传标语大全 绿色环保标语大全 保护环境 功在当代利在千秋 追求绿色时尚 拥抱绿色生活 同建绿色温馨家园 共享清澈碧水蓝天 风调雨顺 始自环境保护 人寿年丰 源于生态平衡 积德行善 造福后代 百年大计 环保第一 我爱花 我爱草 我爱青青小树苗 不摘花 不踏草 不折树枝不乱摇 花草树木是朋友大家 都要爱护好 治理环境污染 重现丽日蓝天 爱青山 绿水 爱蓝天 白云 让生命在爱中每时每刻充满活力 当环保卫士 做时代公民 保护生态环境 造就秀美山川 人类靠环境生存 环境靠人类保护 生命和绿色拥抱 人类与生态共存 关爱生命健康 倡导环保时尚 我环保 我自豪 让环保扎根现在 用绿色昭示未来 同在蓝天下 共爱一个家 追求环保是你我的心愿 参与环保是你我的责任 拥有绿色 人类将不会失去梦想 青山绿水蓝天 共创美好人间 还地球一片净土蓝天 让人类永远幸福美满 珍爱生命 保护环境 造福人类 让地球远离污染 让绿色走进家园 人人参与环保 共创绿色世纪 保护碧水蓝天 营造绿色家园 绿色是生命之源 绿色是人类之根 百业要兴 环保先行 改善生态环境 营造绿色家园 用我们的双手栽下漫天的绿色 用我们的心灵守望五彩的家园 争做环保使者 共创绿色文明 人人播撒绿色爱 处处享受环境美 1 / 14
成就绿色 成就未来 崇尚绿色消费 打造精彩生活 重视生态功在千秋 保护环境造福万代 积攒绿色 储蓄生命 合理利用自然资源 有效保护生态平衡 地球我的家 环保靠大家 环境是生存之本 以法保护自然环境 以德创建社会文明 环境与生命共存 环保与健康同在 发展以市场为本 生存以环保为先 1 保环境爱家园 健康生活每一天 爱山爱水爱林爱鸟爱人类 护天护地护花护草护环境 绿色与生命时时相伴 环境与健康息息相关 地球共同的家园 环保人类的责任 “取之思尽、用之思绝”请珍惜我们有限的资源 既要金山银山又 要碧水青山 有了碧水青山 才有金山银山 祸从污染起 福自环保来 有了健康的地球 才有幸福的明天 文明村村村迈大步 环保户户户奔小康 问渠哪得清如许 唯有环保碧水来 保护环境 做一个文明的现代人 家事国事天下事 环境保护是大事 青山助人寿 碧水悦人情 得到的不是永恒的拥有 失去的将永不会再来——保护环境人人有责保护生态环境 共健 美好家园 人人保护环境 家家幸福康宁 美好的生活从环保开始 保护人类环境 延续地球生命 生命只有一次 地球只有一个 树成荫 草成被 花吐艳 驻四季皆春 山变绿 水变清 鸟歌唱迎八方清风 保护环境是责 任 爱护环境是美德 清新氧气源于绿色 健康生命源于自然 巍巍中华环保行 人人奉献巨龙腾 同处蓝天下 共栖地球上——让我们的世界更好 环保 还宝 让我们的世界更好 人人爱心献环保 明天生活更美好 既要金山银山 更要碧水蓝天 2 / 14
分布式交替方向乘子法研究
分布式交替方向乘子法研究 随着数据信息的爆炸式增长,传统的运行在单机上的机器学习方法不能有效地处理现实应用中的大规模数据,而且分布式数据的集中化处理会造成数据采集的额外开销,这些情况都给大数据分析带来了新的挑战。分布式机器学习是随着"大数据"概念兴起的,而且分布式技术被用来解决大规模机器学习等问题。 在众多的分布式算法中,交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM)是因其高分解性和收敛性得到广泛的关注。ADMM通过将原始问题转化为全局一致性问题,能够灵活地采用分布式方式解决许多机器学习问题。 在分布式ADMM中,计算节点通过训练自己局部模型参数来并行地优化子问题,然后将所有的局部变量合并起来对全局变量进行优化,最后迭代得到全局解。而且许多研究学者已经证明了在一定的假设前提下,ADMM算法具有次线性的收 敛率。 因此,本文围绕"分布式ADMM研究"这一主线,对分布式ADMM中的关键问题展开了针对性的研究工作,具体而言,本文的主要工作和创新如下:1.分布式机器学习全局一致性框架:为构建分布式机器学习研究框架,本文提出了一个基于分布式交替方向乘子法的全局一致性框架。该框架首先将原始问题拆分成子问题,然后对子问题进行并行优化,最后对子问题的解进行融合得到全局解。 该框架为分布式机器学习算法的研究提供了基础,而且全局一致性约束能够使得所有子问题的解达到全局一致。2.基于分组交替方向乘子法的分布式线性分类:为解决分布式线性分类算法存在收效速度慢,时间开销大等问题,本文提出一种新颖的基于分组交替方向乘子法(Group-Based Alternating Direction
机器学习个人笔记完整版v5(原稿)
摘要 本笔记是针对斯坦福大学2014年机器学习课程 视频做的个人笔记 黄海广 haiguang2000@https://www.sodocs.net/doc/d52436054.html, qq群：554839127
斯坦福大学2014机器学习教程中文笔记 课程概述 Machine Learning(机器学习)是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演译。在过去的十年中，机器学习帮助我们自动驾驶汽车，有效的语音识别，有效的网络搜索，并极大地提高了人类基因组的认识。机器学习是当今非常普遍，你可能会使用这一天几十倍而不自知。很多研究者也认为这是最好的人工智能的取得方式。在本课中，您将学习最有效的机器学习技术，并获得实践，让它们为自己的工作。更重要的是，你会不仅得到理论基础的学习，而且获得那些需要快速和强大的应用技术解决问题的实用技术。最后，你会学到一些硅谷利用机器学习和人工智能的最佳实践创新。 本课程提供了一个广泛的介绍机器学习、数据挖掘、统计模式识别的课程。主题包括：（一）监督学习（参数/非参数算法，支持向量机，核函数，神经网络）。（二）无监督学习（聚类，降维，推荐系统，深入学习推荐）。（三）在机器学习的最佳实践（偏差/方差理论；在机器学习和人工智能创新过程）。本课程还将使用大量的案例研究，您还将学习如何运用学习算法构建智能机器人（感知，控制），文本的理解（Web搜索，反垃圾邮件），计算机视觉，医疗信息，音频，数据挖掘，和其他领域。 本课程需要10周共18节课，相对以前的机器学习视频，这个视频更加清晰，而且每课都有ppt课件，推荐学习。 本人是中国海洋大学2014级博士生，2014年刚开始接触机器学习，我下载了这次课程的所有视频和课件给大家分享。中英文字幕来自于https://https://www.sodocs.net/doc/d52436054.html,/course/ml，主要是教育无边界字幕组翻译，本人把中英文字幕进行合并，并翻译剩余字幕，对视频进行封装，归类，并翻译了课程目录，做好课程索引文件，希望对大家有所帮助。部分视频中文字幕由中国海洋大学的博士生翻译。视频已经翻译完毕，如果下载了视频，可以直接在文档中打开视频，内嵌中英文字幕，推荐使用potplayer。 这篇中文笔记，主要是根据视频内容和中文字幕以及ppt来制作，部分来源于网络，如“小小人_V”的笔记，并持续更新。 视频下载链接：https://www.sodocs.net/doc/d52436054.html,/s/1pKLATJl 密码：xn4w 本人水平有限，如有公式、算法错误，请及时指出，发邮件给我，也可以加我qq。 今日发现这个笔记被下载超过3万次，应该说这个笔记有点用，我发现以前一些翻译小
哪些问题适合于用机器学习来解决
哪些问题适合于用机器学习来解决 我们和大家分享了哪些问题适合于用机器学习来解决。在明确了问题之后我们就需要来解决问题，本文要描述的是产品经理在开发机器学习产品时所需要的能力。第一部分提到产品经理的核心能力并不会因为应用到机器学习技术而改变，而只是在某些方面需要有所加强。产品经理一般需要五种核心能力，包括客户共情/设计分解，沟通、合作、商业策略和技术理解力。在机器学习领域需要增强的可能是技术方面的理解能力，因为产品经理需要理解机器学习系统的操作才能做出较好的产品决策。你可以向工程师学习也可以通过书本和网络教程充电。但如果你对机器学习系统的运行没有很好的理解，那么你的产品很可能会遇到很多问题。 算法的局限性 机器学习使用的每一个算法都基于特定的任务进行优化，无法覆盖真实情况下每一个细微的差别。理解算法的能力和局限将会帮助你把握住用户体验中存在的差距，并且通过优化产品设计或算法来解决。这是作为产品经理必须要掌握的能力。关于算法的不足我们用几个例子来说明。 数据中的偏差 机器学习算法从数据中学习模式，所以数据的质量决定了算法的表现。机器学习产品需要面对的第一个挑战便是这些数据要能够充分代表你的用户。有一个很负面的例子，就是google将黑人兄弟识别成了大猩猩。 所以保证数据代表你所有的用户是产品成功的关键。有时候偏差的存在并不是来自于数据收集的错误，而是数据固有的特性。就像IBM沃森利用俚语的都市字典进行训练后会输出恶毒的语言一样。我们期待的是输出礼貌的语言，但机器学习却学到了语言集中不好的部分。所以在精训练的时候需要对数据进行一定的清晰。 另一个例子，一般发达国家的互联网人数相较于发展中国家多。如果你基于搜索次数对搜索习惯进行建模的话，就会得到发达国家更多的结果，那么建模就不能准确的反映各国人民的上网习惯了，例如非洲的用户。对于数据偏差的审视将帮助你意识到产品不希望出现
爱护环境文明标语
爱护环境xx标语 标语，爱护环境xx标语 为推动狮山镇公益事业的发展，深化“仁爱、奉献、承担、互助、共享”的树本精神理念，狮山镇借鉴先进地区的社会公益服务经验，引入“公益创投”服务模式，启动狮山镇首届公益创投活动。 明天不放假，这是真的！但我们一样可以过节，说到愚人节，大家可能一把辛酸一把泪。总是套路得人心。 但是……重要的总是但是愚人节前夕我们不走套路！ 18条实实在在的文明标语诚邀您选秀，赶紧准备好姿势，投出你心中最佳的文明标语吧！ 票数最高的10位幸运儿有小礼物哦！快发动你的三姑六婆吧！ 投出你心中的最佳xx标语~ 1、爱护环境人人有责。——作者：xx 2、讲文明从我做起。——作者：李梓xx 3、不乱丢垃圾，坐公共汽车要给老人让座位。——作者：莫梓浚 4、爱护环境，人人有责。——作者：麦子熙 5、爱护花草树木，世界因你文明而精彩。——作者：黄婉晴 6、世界因你文明而精彩。——作者：吴莲叶 7、保护环境，人人有责。——作者：唐晓聪 8、环境是我家，大家爱护它。——作者：梁丽花 9、人人爱花草，公园更美好。——作者：李家杰 10、“益”起爱护环境。——作者：寇庆杰
11、气极伤体，言极伤心。——作者：陈聪 12、爱护环境。——作者：xx 13、文明言行，自重敬人！——作者：关小姐 14、不闯红灯。——作者：xx 15、垃圾不落地，文明更美丽。——作者：叶明英 16、保护环境，人人有责。——作者：刘伟东 17、不要让地球妈妈哭泣。——作者：李伟怡 18、文明，礼貌，安全社会从你我做起。——作者：辛健嫦 在大家的积极参与下，在紧张激烈的投票环节后，文明标语投票出结果啦！到底谁是最高人气王呢？到底哪些标语是大受好评呢？来来来，我们一起来看一看！ 1、爱护环境，人人有责。——作者：麦子熙 2、人人爱花草，公园更美好。——作者：李家杰 3、气极伤体，言极伤心。——作者：xx 4、文明，礼貌，安全社会从你我做起。——作者：辛健嫦 5、世界因你文明而精彩。——作者：吴莲叶 6、垃圾不落地，文明更美丽。——作者：叶明英 7、文明言行，自重敬人！——作者：关小姐 8、“xx”起爱护环境。——作者：xx 9、保护环境，人人有责。——作者：唐晓聪 10、环境是我家，大家爱护它。——作者：梁丽华
机器学习中各个算法的优缺点(一)
由于人工智能的火热，现在很多人都开始关注人工智能的各个分支的学习。人工智能由很多知识组成，其中人工智能的核心——机器学习是大家格外关注的。所以说，要想学好人工智能就必须学好机器学习。其中机器学习中涉及到了很多的算法，在这几篇文章中我们就给大家介绍一下关于机器学习算法的优缺点。 首先我们给大家介绍一下正则化算法，这是回归方法的拓展，这种方法会基于模型复杂性对其进行惩罚，它喜欢相对简单能够更好的泛化的模型。其中，正则化算法的例子有很多，比如说岭回归、最小绝对收缩与选择算子、GLASSO、弹性网络、最小角回归。而正则化算法的优点有两点，第一就是其惩罚会减少过拟合。第二就是总会有解决方法。而正则化算法的缺点也有两点，第一就是惩罚会造成欠拟合。第二就是很难校准。 接着我们给大家说一下集成算法，集成方法是由多个较弱的模型集成模型组，其中的模型可以单独进行训练，并且它们的预测能以某种方式结合起来去做出一个总体预测。该算法主要的问题是要找出哪些较弱的模型可以结合起来，以及结合的方法。这是一个非常强大的技术集，因此广受欢迎。这种算法的案例有很多，比如说Boosting、Bootstrapped Aggregation （Bagging）、AdaBoost、层叠泛化、梯度推进机、梯度提升回归树、随机森林。而集成算法的优点就是当前最先进的预测几乎都使用了算法集成，它比使用单个模型预测出来的结果要 精确的多。而缺点就是需要大量的维护工作。
然后我们给大家介绍一下决策树算法，决策树学习使用一个决策树作为一个预测模型，它将对一个 item（表征在分支上）观察所得映射成关于该 item 的目标值的结论（表征在叶子中）。而树模型中的目标是可变的，可以采一组有限值，被称为分类树；在这些树结构中，叶子表示类标签，分支表示表征这些类标签的连接的特征。决策树算法的案例有很多，比如说分类和回归树、Iterative Dichotomiser 3（ID3）、C4.5 和 C5.0。决策树算法的优点有两种，第一就是容易解释，第二就是非参数型。缺点就是趋向过拟合，而且可能或陷于局部最小值中，最后就是没有在线学习。 在这篇文章中我们给大家介绍了机器学习中涉及到的正则化算法、集成算法以及决策树算法的案例、优点以及缺点，这些知识都是能够帮助大家理解机器学习的算法，希望这篇文章能够帮助到大家。
保护生态环境、促进文明新风环保知识竞赛.doc
2011年首届系系环保知识竞赛策划书 社联环保协会
2011年3月14日 目录导航 一、活动目的和意义 二、举办单位 三、活动时间和地点 四、活动对象 五、赛前宣传 六、竞赛形式 七、题库范围 八、竞赛流程 九、奖项设置十 十、决赛现场观众互动 十一、对贵公司产生的影响 十二、可行性分析 十三、预计效果十四、资金预算
一、活动目的和意义： 1、活动目的 地球是人类唯一的母亲，而她却没有得到人类应有的尊敬。保护环境，匹夫有责，特别是作为新世纪的大学生，未来国家建设栋梁的我们，更应该提高环保意识，增强环保理念，为保护环境贡献自己的力量。随着社会的发展，科技的进步，人们的环保理念也在不断的变化，许多我们以前认为比较环保的事情在现在看来不是很环保，而许多我们以前看来不是很环保的事情现在却也有它的环保的价值。 但是我国目前的环保状况并不乐观，人们并没有把环保落实到日常的生活中。同时市民的环保意识仍然不是很高，而我们大学生更加应该了解全新的环保理念，给广大的市民起到一个表率的作用。鉴于此，闽西职业技术学院社联环保协会组织了这次环保知识竞赛，这样我们才能更好的宣传环保，使我们的学子可以更好的在将来的工作中为我国的环保事业做出自己应有的贡献。 2、活动原则 公平、公证、公开原则 二、举办单位： 1、主办单位：闽西职业技术学院社团联合会 2、承办单位：闽西职业技术学院社联环保协会 3、支持单位： 三、活动时间和地点： 1、初赛：2011年4月初 2、复赛：时间待定 3、决赛：时间待定 四、活动对象 本次活动对象闽西职业技术学院社团联合会各部门及旗下的协会代表队 五、赛前宣传： 环保协会会在活动之前以海报的形式做好相关的宣传工作。协会组织各部部长商讨竞赛相关事宜发放本次活动的宣传单和报名表，由秘书处通知并统计各代表队代表名单，统计完后交于协会，协会在28日前将报名表交给会长完成报名手续。 六、竞赛形式： 1、初赛：各代表队以抽签的方式分成A、B、C、D四个小组（视参赛队伍定），每个小组4支队伍进行竞赛，最终由各个小组中的产生的冠军代表队进入决赛。其中形式是以现场问答的形式进行。 2、决赛：四支代表队同时进行，最终按分数的高低排出冠、亚、季军以及优秀组织奖。其中形式是以现场问答的形式进行。 七、题库范围： 全国知名环保网站或全国知名环保杂志等环保知识竞赛样本题型，涉及动物、植物、法律、地理、环境等常识题与专业题。