我不是学习机器作文

【简介】感谢网友“小鸡手机支架”参与投稿，这次小编给大家整理了我不是学习机器作文(共22篇），供大家阅读参考。

篇1：学习机器作文

父母生下我们，难道只是让我们做学习的机器吗？

现在的家长普遍都有望子成龙、望女成凤的心愿，希望自己的子女在充满残酷竞争的社会里取得成功。而能够成功的总是少数人，因此很多学校、家长在用少数人的成功模式去教育所有的孩子，没有人会希望自己的孩子将来没出息。

我妈何尝不是这样的人呢？这个暑假，光培训班就报了一大堆，每天从早上八点学到晚上七点。按照她的想法，提前学习下学期的内容，能起到打好基础的作用。总之，她就是希望我能取得好的成绩。（我能理解她的想法。）

普天下的家长又何不是这样想的呢？但孩子也是人，不是学习的机器，所以，专门逼迫孩子学习是不可取的，我只是希望家长们能正确理解这一观点。

小明以前的成绩不好，但其爸妈对他的要求却非常严格，只要他考的好，80分以上，多少分给多少钱，若是以下……用80分减去得的分数再除以五（取整数），是多少就打多少下，小明怕爸妈，所以，便私底下与同学“合作”，果然小明的成绩突飞猛进，但他爸妈却不知情，以为是他们教育有方。小明分些钱给帮助过他的“哥们”。余下的钱就与那些所谓的好朋友一起上网游戏，打架……老师很奇怪，便在考试时专门注意他，果然，发现了他与同学作弊，将情况汇报给家长，后果嘛！自己想，我不忍心将那种皮开肉绽的场面描写出来。

不过有很多家长认为，不打能成器吗？我反问一句：“难道你们认为，一手拿着棍子，另一只手拿着钱，就能将孩子培养成才吗？

小刚的爸爸很尊重小刚，从不打骂他，孩子喜欢玩电脑，行，给他买，当然是在学习好的情况下，孩子喜欢画画，行，让他画。高考之后，小刚也不负众望，以647分高分，考上了北京人民大学。您说棍棒底下能出才子吗？

家长们，我们不是“学习的机器”，所以务必不要逼迫我们去学习。逼迫去学，脑神经是死的，而若激起孩子对学习的兴趣，脑神经才是活的。

把“要我学”转变成“我要学”才是最明智的选择。

篇2：学习机器作文

我只是家长的一个学习机器，我一点也不快乐。

我是家长口中别人的孩子，基本上每次都能考到高分，偶尔也有两三次没考好。但父母还是不满意，在她们眼中，我永远都没别人家的孩子好。只看得到我的成绩，永远都看不到我的`努力。我对她来说就是一个学习的机器，我都快崩溃了，每天都要戴上面具和她们做交流，每天晚上枕头都是湿的，晚上8点上床，凌晨1、2点才能睡着。

有时候，做好了，换来的只有一句表扬；有一点没做好，等来的就只能是打骂。

大人说东，我们绝不能往西，不然的话就是不尊重长辈，不听话。

虽然我知道你们这是为了我好，为了不让我在以后的社会中淘汰，但你们可以换一种方式吗？你可以对我好一点吗？我们学生真的也很累，每天写作业写到八九点，考试一旦没考好就会遭到你们的责骂，每天辛辛苦苦写作业，换来的只有一顿责骂吗？

只能按照你们的要求做，哈哈哈哈哈哈，学生？我们还是人吗？中国学生到底犯什么罪了？作业是外国人发明的，可是还是中国学生写的最多。每天写作业，上课，写作业，上课，累成狗！家长们呢？无动于衷！“你们就是该学习的年龄”，我们受到的嘲讽是家长们永远不能想象的！我只是希望你对我们好一点！别再把我们当成你们的学习机器了！

好不容易到了双休日，终于可以休息的时候，却听见这声音：“作业写完了吗？还不快去写！”难道我们只能做你的学习机器吗？我也有自己想做的事情，只希望你能理解我的苦。

请别再把我当做你们的学习机器了！

篇3：学习机器作文

在满教室的惊奇蔓延的红色“大无畏”学习思想中，那学习机器却在下一代的惊愕中成为了看上去光鲜亮丽的教育失败品……

毋庸置疑的，他们光荣地完成了光辉的初中三年，发的光是金子在阳光下散发的耀眼光以环绕光晕，何等的夺目！“市状元”同等吸引人，多少人的目标或是多少家长的强求，却不知，一个“市状元”，也许让她失去了更多。

而她得到了什么？一个“市状元”，一个好高中，一群“忠实粉丝”。也许多年之后是状元的名号，只会留在档案，一个就读的好高中决定不了人生，成为过去。那群“忠实粉丝”终将散去，有的人成了新状元，那群人转向新状元。人走茶凉，无论人气多高，最终也会散去。

她也有可能会有辉煌的人生，这我不反对；但有的市状元，却碌碌无为。

她的理科很好，数学挺不错，她数学老师也因此扬名立万，接受了不少采访。也因状元的光太耀眼，沾染了光彩罢了，我现在的老师也是那个老师，高兴地，高调宣传，卖力的很，我仿佛“三生有幸”地分到那老师的班上，他讲：“那个状元，乐于学习，甚至到了不让做题非要做的境界。”

一句话，可把我大720班的许多同学目瞪口呆，一些人的惊讶也成了佩服、膜拜。毕竟，“状元”不是所有人都能拿到的，佩服也正常，但不谈事件的真实性，光这个语言就足以令人质疑，“爱学习者寡矣”，以那宣传来说，这人的大无畏学习精神异常珍贵，我们也无从得知事情真相。

这愕然的学习方法我也不知效果如何，改天可以试一下，那老师接着说：“我的上一届学生就希望拖堂，下课了也要做题。”我不敢想象这样的场面，也难以想象，在我脑海里出现的只有学生的叹气，也从中不难知道以后的作业会有多少。

这大无畏学习法还是发扬光大，他们少了对活动的盼望，对于广阔世界的杯葛。

何等的释怀？

万事人之本性，人们追求快乐，我也在伤怀中叹息了。

篇4：机器学习 就业前景

目前机器学习的一个比较热门的方向是统计机器学习(另外一个可能是图模型，按照Jordan的说法是机器学习属于频率主义，而图模型属于贝叶斯主义)，对于每一个做统计机器学习的研究者来说，他们大致可以分为两类：一类做统计学习理论相关工作，如泛化界、约简或一致性;一类做优化算法，如支持向量机、Boosting等。作为一个纯统计机器学习的学者来说，我想这两块内容都得了解。优化算法的门槛低点，可能比较容易上手，了解他们并不太难，比如支持向量机本质上是求解一个RKHS上的二次优化问题，Boosting是函数空间上的梯度下降优化问题。统计学习理论的门槛高点，需要的基础数学知识多点，离计算机出生的人比较远，因而常常使人望而生畏。最近本人对统计学习理论这块做了些整理，发现其实这块东西并非如想象的那么难，他们的本质无非是概率集中不等式在机器学习上的应用，下面以泛化界为例讲一下自己对那块内容的理解。

Talagrand说过: “A random variable that depends (in a ”smooth way“) on the influence of many independent variables(But not too much on any of them) is essentially constant”. 中文上的意思是，依赖于许多独立随机变量的随机变量本质上是个常量，举个例子，经验风险就是一个依赖于一个随机训练样本集合的随机变量，因而经验风险本质上应该是个常量。正因为如此，这个随机变量离开它均值的概率就以指数形势衰减，因此这就是泛化界中常见的如下论述：“以1-sigma的概率，作如下论断”的由来。目前使用的各种泛化界分析工具本质上正是基于这个原理，下面介绍下目前主流的三种泛化界分析方法，VC维，R复杂度和稳定性分析。

为了叙述清楚，如一个游戏开始之前需要设置游戏规则一样，这里简单介绍一下机器学习问题设置。统计机器学习研究的问题一般是，给定一堆带标签的训练样本集合，需要从训练集合中学习出一个预测器来，对新的样本进行预测，使得预测结果尽可能的接近它的真实标签。相应的，对统计机器学习理论分析，我们需要做如下一些假设：假设训练样本集合是从一个未知但固定的分布中独立同分布的抽取出来，学习的目标是根据这样一个样本集合，从一个事先给定的分类器集合中挑选出一个分类器，使得分类器的对从同一个分布中随机抽取的样本在给定的一个损失评价下的风险最小。一个需要特别注意的是，在统计学习泛化界分析时，分类器的风险常常被认为是随机样本集上的一个随机变量，这样的随机风险集合(以分类器为索引)在统计上被叫做经验过程。

VC维可能是影响最深也是最早提出来的泛化界分析方法， V是统计机器学习理论的垫基者Vapnic的名称的缩写，这从名称上就验证了VC维在统计机器学习理论的影响力。这块的分析得先从Hoeffding不等式说起，Hoeffding不等式本质说明一组独立随机变量的均值离开它的期望的可能性以指数形式衰减。因此，对于任一给定的分类器F(F与训练样本集合无关), F与每个随机样本结合形成了一个F作用在该随机变量上的新的随机变量(取值0，1，即分对与分错)，这个随机变量的期望刚好是F的期望风险，N个这样随机变量的均值刚好是F的经验风险，因此，我们获得了F在N个训练样本集合上的经验风险偏离F期望风险的可能性的概率描述，为叙述方便，以下简称经验风险偏离F期望风险为偏离情况。然而，这样的概率描述只能针对一个F，它所起作用的那部分训练样本集合上也直接与F相关，而我们的学习是从事先给定的函数空间中选择一个F，因此我们并不能保证Hoeffding不等式作用的那个F就是我们选择出来的F，即使假设我们没看到训练样本集合之前，我们已经知道选择哪个F，我们在推导该F与最优F(函数空间里期望风险最小的F)之间关系时，也需要一个不随样本集合变化的概率描述。因此，我们需要一个对函数空间中的所有F一致成立的偏离情况的可能性的概率描述，这就是泛化界里常说的uniform。当函数空间的势是个有限值时，这种情况比较容易处理，分别对每个F运用Hoeffinding不等式，所有的偏离可能性的和就是存在一个F，它的偏离情况超过一个给定值的概率的上界。反过来说，即是假设空间里的任何函数都以至少一定的概率，偏离情况小于一个给定值。当函数空间的势不是一个有限值时，上面的处理就遇到了问题，因为无穷个偏离可能性的和是个无穷大的数，这样的上界就是个无意义的事。为了处理这种情况，我们的先驱者注意到了以下两个情况：1)假设空间的中所有函数偏离情况的上确界是所有函数偏离情况的上界;2)在任何有限的样本上(比如N)，尽管函数空间的势是无穷的，但是它们作用在有限个样本的分类情况却是有限的(上界是2^N)。如果我们能够找到偏离情况的上确界的概率的一个上界，并且这个上界能够以有限个样本上的某种概率表达出来，我们就能解决问题。具体的做法是，可以证明偏离情况的上确界的概率的一个上界是两个同样大小的从同一分布中抽取的训练样本集合经验风险之差的概率的上确界。然后对后者就可以使用有限假设空间下的Hoeffinding不等式，得出后者偏离情况的概率描述。为了得到比较精确的界的描述，必须刻画函数集合在有限样本上的分类情况，这个分类情况对应的术语叫生长函数，它表示N个样本被函数空间的函数们分成不同情况的最大值。为了计算生长函数，VC维被定义出来，它描述了函数集合分类样本的能力，具体表现为函数集合能够任意分类的最大样本个数。由生长函数和VC维定义马上知道，当样本的个数N小于等于VC维时，生长函数的值等于2^N, 否则生长函数的值小于2^N。这也说明了，一个有限VC维空间的生长函数并非指数增长，从而避免了界的无意义性。Vapnik老前辈已经为我们推导出了生长函数与VC维的关系不等式，将他们之间的关系降到了多项式，因而我们的界从O(1)->O(sqrt(logn/n))。后人在此基础上又提出了一些改进，主要集中在如何让不等式的界更紧，比如比生长函数小的VC熵，对函数能力的更有效描述的覆盖数，还有对Hoeffding不等式的改进版本Bernstein不等式等。VC维这套理论的建立为统计机器学习的理论铺下了坚实的理论基础，从此机器学习变得有理可依，也许这就是机器学习从人工智能中分离出来的一个重要因素之一，然而由于VC维的难以计算，还是给具体应用带来了不便(目前常用的一个事实是，d维超平面集合的VC维是d+1)。

R复杂度的提出，动机之一就是克服VC维的的不容易计算。另外一个原因是某些算法在无穷维空间里也获得了很好的经验性能，然而却不能用VC维解释。比如RKHS中的函数都是无穷维的，在此空间得出的用VC维表达的界是平凡的，无法对实际算法设计提供指导。与VC维类似，R复杂度也是对一个函数集合能力的描述，它描述了函数集合拟合噪声的能力，能力越强，R复杂度越大。R复杂度有两种：一种是期望R复杂度，一种是经验R复杂度，期望R复杂度与经验R复杂度本质上也是经验量与期望量之间的关系，因而也可以用概率集中不等式描述其中的关系，经验R复杂度因为是给定了N个样本的情况，因而更容易计算。与VC维的分析类似，R复杂度的分析也是专注于偏离情况的上确界，与VC维不同的是，这儿使用了一个比Hoeffinding更强大的不等式McDiarmid集中不等式，由Mcdiarmid不等式我们可以得出，偏离情况与期望偏离情况之间的差的概率描述。其中期望偏离情况的分析比较复杂，通过一些列分析可以得出期望偏离情况的一个上界，刚好是函数集的R复杂度，由此我们得到了与VC维类似的一个泛化风险界，其中生长函数被替换成了R复杂度。R复杂度的计算比VC维容易，常常可以根据一些不等式如Cauchy-Schwarz或Jensen不等式求出，另外机器学习大牛们还提供了一些组合函数的与个体函数之间R复杂度的关系的计算公式，因此对于实际应用更有指导意义，比如我们可以从中推导出著名的Margin界。

VC维和R复杂度存在的一个问题是，它们关心的都是整个函数空间的拟合能力，而对算法如何搜索函数空间无关，实际上我们并不需要一个对整个函数空间都成立的界，我们关心的只是我们的算法可能搜索到的函数的泛化能力，此外，描述一个函数空间能力大小的事也不是一件容易的事情。因此，我们需要一个能够仅仅对我们算法搜索出来的解的泛化能力分析的概率表达式子。因此与前面两种分析方法不一样的是，稳定性分析关心的是算法搜索出来的解的偏离情况的概率描述。稳定性描述的是当训练样本集合中的训练样本发生变动时(常常研究一个变动)，算法输出的分类器是如何变化的，用的最多是算法的一致稳定性，它表示，当训练集合中的一个样本被替换或者删掉时，分类器的输出的函数在定义域上变动的最大值，这个最大值称为稳定数，即对应于两个函数之差的无穷范数。有了这个工具后，我们对算法输出的函数的偏移情况与期望偏移情况使用McDiarmid集中不等式，就可以得出偏移情况的一个上界，在对期望偏移情况分析，可以得出期望偏移情况的一个用算法稳定数表示的上界，因此我们得到了一个用稳定数表达的算法输出的函数期望风险的上界。由于我们需要得到一个有意义的上界，因此稳定数至少应该长得像1/N。接下来稳定性分析关心的是，如何计算有效的稳定数的问题，大牛们已经提供了一套在正则化RKHS空间下的算法稳定性的计算公式，可以发现这个空间下的算法的确满足1/N的形式。

统计机器学习推动了机器学习的发展，统计学习理论的建立为统计机器学习奠定了坚实的基础，随着统计机器学习理论的发展，相信不久将来更紧的更容易指导实践的界会被提出来。想做这块研究的人需要一定的数学基础，然而，做出来的东西确很少有实际价值，因此需要慎重对待。好了，改天有空再写写自己对一致性或约简的一些体会。

[机器学习 就业前景]

篇5：机器学习的方法是什么

机器学习方法一、从心开始

在先前的Thinking Big Data? Think Bold Questions Instead一文中我指出，在大数据时代，我鼓励人们从一个问题开始学习而不是从一个工具开始。这个道理同样适用于AI/机器学习领域。在我们如今生活的年代，让人兴奋的是我们可以提出真正无所畏惧的问题。因为我们已经不再受到硬件或软件的限制。

首先花时间彻底弄清楚你正在解决的问题的类型。使用“五个为什么”(问为什么?五次)的方法来追朔问题的根源。根据我的经验，我发现了一些常规形式：

Top Line(收入)：哪一个是我们最好/最有利可图的产品、客户、期望等，采取什么行动可以获取最大利益?这是一个扩展的经典市场细分和商业智能报告。使用大数据和人工智能领域的新工具，我们可以分析海量的数据和组，或者做出高精度和细微差别的预测。

Bottom Line (成本代价):在我们的操作过程中，效率低下的地方有哪些，如何优化才能降低成本?这也是一个扩展的传统报表技术。

消费者经验：促使消费者最佳/积极消费经历的因素是什么，要怎么做才可以提升它?除了上面提到的方法和工具，推荐引擎(类似于Amazon和Netflix)在这个领域里也扮演了重要的角色。面向客服服务的自动助手也成为可能。

知识发现/决策支持：我们从已知的信息中能够挖掘到什么新知识，并且应该如何使用它来做出决策呢?这是我个人最喜欢的一个方向，我职业生涯的大部分时间都在做这个。决策支持工具已经出现了一段时间，但技术的进步持续地提高了计算机的处理分析能力，让我们从处理分析能力的限制里解脱出来，不用担心处理能力的不足，从而专注发现。

智能机器/软件：其他领域都集中于使企业或消费者变得更好，然而这一领域专注于创造智能机器来处理世界上特定的问题：从导航真实世界到数据的实时分析和反应。机会仍然存在，即使你不是一个核心软体开发公司。如果你在这个领域有商业理念，你可以永远与那些能给你的生活带来愿景的人合作。

如果这些问题带领你去寻找一个非技术性解决方案，那么请不要惊讶。有时候，最好的解决方案并不是实现一个软件，而是从人以及处理方法上做改进。

比如，我曾被带去帮助一个出版社组织去评估新的分析工具。在挖掘详细信息之后，我发现他们面临的真实问题是“创新者的窘境”。任何一种新技术都可能腐蚀他们已存的商业模式，除非他们先解决自己市场上的混乱。我对此给出了一些适度的技术改进方法，但我还是鼓励他们把大部分精力集中在解决商业模式的问题上。

你可能也会发现，很多传统的商业智能工具都是有必要的，或许你有一个不需要人工智能的大数据规模问题。请牢牢记住，成功往往是问正确的问题，而不是挑选闪亮的新玩具。

机器学习方法二、识别机器学习类别

尽管供应商和算法多的让人有些眼花缭乱，但事实上机器学习方法只有那么几类。首先，从你需要解决的问题开始识别方法，然后你就可以缩小供应商和支持此方法的最佳工具。这看起来可能很明显，但我都不知道有多少次看到一些公司在理解需求或方法之前就开始使用特定的工具了(Hadoop，还有其它的吗?)。

最常见的方法如下：

Feature Extraction(特征提取)：这种方法需要一个类似文本、图像、视频、音频的原始输入，然后提取可以在随后的机器学习算法中使用的相关“特征”和模式。这与其自身并不是息息相关，但却是一个重要的预处理步骤。

Clustering(聚类)：此方法也称作“unsupervised learning(无监督学习)”，它基于相似性原理将原始数据或特征和组对象组放到一起。唯一真正的要求就是对象需要一种比较相似性的手段，例如，比较它们相似或不同的方法。

Classification(分类)：此方法也称作“supervised learning(监督学习)”，分类需要原始数据或特征，以及一个用户定义的类别，然后开发规则将这些对象归入到这些类别中。这种规则接着可以用来预测新的、没有类别的对象。这种技术也有助于标记内容，例如，图片、视频和产品。

Prediction(预测)：此方法根据已知的数据来确定关系，并制定规则，然后预测未来的事件，例如，一个客户的离开(“客户流失”)或一个人会不会买这件商品(“推荐引擎”)。预测的过程真的很有趣，做预测的一个最佳理由就是：谁不想预测未来呢?

该列表看似很短，然而很多公司在实践中都曾在其中绊倒过，简而言之就这几个。即使更先进的解决方案，如谷歌的无人驾驶汽车使用的也是这些基本的构建模块：特征提取(将其三维空间降解为一系列机器可读的对象)，分类(这些物体看起来像一辆车，那些对象看起来像行人)，预测(如果是红灯，我前面的车将会停止)。

这些模块的选择(无论是单独使用还是组合)，取决于你需要解决的问题，并且你可以以你的方式更好地完成一个成功的机器学习项目。

机器学习方法三、选择适合你风险承受能力的技术

一旦你了解了你需要的机器学习的算法类型，最后一步就是评估和选择符合你特定需求的技术。你可能会倾向于使用最富有特色的方法，但这可能会导致组织风险承受能力的不匹配。我看到一些大的、成熟的组织从一些灵活的小公司中选择软件，类似于小公司和IBM这样的大公司。每一次，都在合同的墨水还没干涸之前就出现了问题。

所以，你最好和一个与你的整体策略、理念和风险承受能力在一个等级的供应商合作。领域的变化非常快，一个纯技术的决定是相当短见的。你要有一个能以类似的速度成长和适应的伙伴，这样就不存在任何期望的不匹配。除了技术，还需根据以下几个方面进行评估：

公司成长战略

领导团队

咨询方式(传统的瀑布型，敏捷开发型等)

技术风格(专有的重型研发，集成等)

找到那些与你的企业精神相匹配的公司，如此你才会为你踏上这个旅程找到一个好的合作伙伴。你也可以使用这种评估，故意地移除这些公司。如果你是一个需要更多创新的大型公司，你可以选择一个更富有活力和进取心的供应商，仅仅只是为了将新的思想和精力注入到一个不景气的企业。只是要确保时刻睁开你的双眼，关注着发生的一切。

最后一点看法

在机器学习的嗡嗡声下，伴随的是解决复杂业务问题或改革新产品的真正机会。但在该领域所有的噪音和咆哮下，你需要保持冷静的头脑并以一种理性的方法来研究项目：以全面综合的方式确定项目的需要，选择合适的方法，并评估供应商。做到了这些，你将会领先于你的大部分竞争对手，并成为此领域的佼佼者。

篇6：大机器作文

我们班有许多“机器”，慢的，有“拖拉机”；快的，有“赛车”，可最有代表性的，就要数“降雨机”、“打火机”和“高速赛车”了。

清早，我来到学校，发现地上就像被水桶浇过一样，湿得不得了。我心想：值日生洒水，也不用洒得这么多吧！莫非是他偷懒，把水直接倒在了地上？想着想着，我继续向教室走去，忽然，我看见谢雨轩在号啕大哭，她的泪水就像两道“瀑布”，从她的眼睛里飞泻而下。我跑过去安慰她，她才停止了哭泣。我从谢雨轩口中得知：是有一个同学碰了她一下，她才会大哭一场，她平时爱说爱笑，可当她一生气，或别人碰了她时，谢雨轩就哭得惊天动地，真是名副其实的`“降雨机”啊。

你听！又是谁在哭？原来是一位可怜的同学惹怒了“打火机之王”林轩宇，只见他“嗖”的一声，火焰窜上了头顶，身上散发出浓浓的“杀气”，让所有人不寒而栗！他怒目圆睁，以迅雷不及掩耳的速度冲过来，对那位可怜的同学重重一击，那位可怜的同学差点被打趴下，于是忍不住反击了林轩宇一下，随后拔腿就跑，可林轩宇哪会善罢甘休？他穷追不舍，追上那位同学，又重击了他一下。这就是“打火机之王”――林轩宇。

咦？是谁这么快做好了作业，而且质量很好？哦！原来是我们班的。“拖拉机”何周阳一天都写不好的作业，他只要用1个小时。体育课上，跑步他是第一名；硬笔书法比赛上，他速度第一名，质量也是第一名！若问这“高速赛车”姓甚名谁，他这就是本人――王盛铭。

这就是我们班最有代表性的“三大机器”，厉害吧！

篇7：机器作文

我家有一台万能机器。这台万能机器无所不能，你叫它做什么，它就会做什么。你要钱，它给钱，你要玩具，它给玩具等等东西。

这台机器的样子很一般，一个长方形的、绿色的身子，一张像夕阳那样红的“嘴巴”，它的身上还有一个话筒，你拿起这个话筒，说出你想要的东西，那张像夕阳一样红的“嘴巴”，就会吐出你想要的东西，可省钱了。它还有一个功能，就是你把某个东西放进那张“嘴巴”里，对话筒说“帮我做某某某”，他就一定会完成，完成以后，就会从那张“嘴巴”里退出来。

不瞒你说，这个机器不知帮了我多少忙，最好玩的有两件，分别是：作业事件和书包事件。首先，先给你们讲讲“作业事件”。

那天，是我的快乐日“星期二”，有一小时的时间可以玩，高兴的不得了，玩着玩着，便把作业给忘记了。第二天早晨，我才想起作业，那时，我可紧张了，想到老师的棍子下手，身子都在发抖，突然，我想到了“万能机器”，我马上把作业放进机器里，对话筒说：“帮我做作业。”哇，不到几秒钟的时间，作业就写完了，终于幸免遇难了。

书包事件才好玩呢。那时星期一下午，老师告诉我们：“明天有领导来检查，明天任何人都要带新书包，体现我们学校的富裕。”这时候，学校同时响起一个声音：“啊。”放学了，全校学生都议论纷纷，我可高兴了，因为我有“万能机器”，可我在广播室，声音被全校听到了，一大堆人来到我家，要新书包，我答应了。不小心，被学校知道了，学校批评了我的“万能机器”。

你们说，我的“万能机器”到底好不好呢？

篇8：数据挖掘机器学习总结

1 决策树算法

机器学习中，决策树是一个预测模型；它代表的是对象属性值与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应具有上述属性值的子对象。决策树仅有单一输出；若需要多个输出，可以建立独立的决策树以处理不同输出。

从数据产生决策树的机器学习技术叫做决策树学习, 通俗说就是决策树。

决策树学习也是数据挖掘中一个普通的方法。在这里，每个决策树都表述了一种树型结构，它由它的分支来对该类型的对象依靠属性进行分类。每个决策树可以依靠对源数据库的分割进行数据测试。这个过程可以递归式的对树进行修剪。当不能再进行分割或一个单独的类可以被应用于某一分支时，递归过程就完成了。另外，随机森林分类器将许多决策树结合起来以提升分类的正确率。 决策树同时也可以依靠计算条件概率来构造。决策树如果依靠数学的计算方法可以取得更加理想的效果。

1.1 决策树的工作原理

决策树一般都是自上而下的来生成的。

选择分割的方法有多种，但是目的都是一致的，即对目标类尝试进行最佳的分割。

从根节点到叶子节点都有一条路径，这条路径就是一条“规则”。

决策树可以是二叉的，也可以是多叉的。

对每个节点的衡量：

1) 通过该节点的记录数；

2) 如果是叶子节点的话，分类的路径；

3) 对叶子节点正确分类的比例。

有些规则的效果可以比其他的一些规则要好。

1.2 ID3算法

1.2.1 概念提取算法CLS

1) 初始化参数C={E}，E包括所有的例子，为根；

2) 如果C中的任一元素e同属于同一个决策类则创建一个叶子节点YES终止；否则依启发式标准，选择特征Fi={V1, V2, V3,……, Vn}并创建判定节点，划分C为互不相交的N个集合C1，C2，C3，……，Cn；

3) 对任一个Ci递归。

1.2.2 ID3算法

1) 随机选择C的一个子集W (窗口)；

2) 调用CLS生成W的分类树DT(强调的启发式标准在后)；

3) 顺序扫描C搜集DT的意外(即由DT无法确定的例子)；

4) 组合W与已发现的意外，形成新的W；

5) 重复2)到4)，直到无例外为止。

启发式标准：

只跟本身与其子树有关，采取信息理论用熵来量度。

熵是选择事件时选择自由度的量度，其计算方法为：P=freq(Cj,S)/|S|；INFO(S)=-SUM(P*LOG(P))；SUM函数是求j从1到n的和。Gain(X)=Info(X)-Infox(X)；Infox(X)=SUM( (|Ti|/|T|)*Info(X)；

为保证生成的决策树最小，ID3算法在生成子树时，选取使生成的子树的熵(即Gain(S))最小的特征来生成子树。

ID3算法对数据的要求：

1) 所有属性必须为离散量；

2) 所有的训练例的所有属性必须有一个明确的值；

3) 相同的因素必须得到相同的结论且训练例必须唯一。

1.3 C4.5算法

由于ID3算法在实际应用中存在一些问题，于是Quilan提出了C4.5算法，严格上说C4.5只能是ID3的一个改进算法。

C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进：

1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足；

2) 在树构造过程中进行剪枝；

3) 能够完成对连续属性的离散化处理；

4) 能够对不完整数据进行处理。

C4.5算法有如下优点：

产生的分类规则易于理解，准确率较高。

C4.5算法有如下缺点：

在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。此外，C4.5只适合于能够驻留于内存的数据集，当训练集大得无法在内存容纳时程序无法运行。

分类决策树算法：

C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法，其核心算法是ID3算法。

分类决策树算法是从大量事例中进行提取分类规则的自上而下的决策树。

决策树的各部分是：

根：学习的事例集；

枝：分类的判定条件；

叶：分好的各个类。

1.3.1 C4.5对ID3算法的改进

1) 熵的改进，加上了子树的信息。

Split_Infox(X)= -SUM( (|T|/|Ti|)*LOG(|Ti|/|T|))；

Gain ratio(X)= Gain(X)/Split_Infox(X);

2) 在输入数据上的改进

① 因素属性的值可以是连续量，C4.5对其排序并分成不同的集合后按照ID3算法当作离散量进行处理，但结论属性的值必须是离散值。

② 训练例的因素属性值可以是不确定的，以?表示，但结论必须是确定的。

3) 对已生成的决策树进行裁剪，减小生成树的规模。

2 The k-means algorithm（k平均算法）

k-means algorithm是一个聚类算法，把n个对象根据它们的属性分为k个分割，k < n。它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似，因为他们都试图找到数据中自然聚类的中心。它假设对象属性来自于空间向量，并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。

假设有k个群组Si, i=1,2,...,k。μi是群组Si内所有元素xj的重心，或叫中心点。

k平均聚类发明于1956年，该算法最常见的形式是采用被称为劳埃德算法(Lloyd algorithm)的迭代式改进探索法。劳埃德算法首先把输入点分成k个初始化分组，可以是随机的或者使用一些启发式数据。然后计算每组的中心点，根据中心点的位臵把对象分到离它最近的中心，重新确定分组。继续重复不断地计算中心并重新分组，直到收敛，即对象不再改变分组（中心点位臵不再改变）。

劳埃德算法和k平均通常是紧密联系的，但是在实际应用中，劳埃德算法是解决k平均问题的启发式法则，对于某些起始点和重心的组合，劳埃德算法可能实际上收敛于错误的结果。（上面函数中存在的不同的最优解）

虽然存在变异，但是劳埃德算法仍旧保持流行，因为它在实际中收敛非常快。实际上，观察发现迭代次数远远少于点的数量。然而最近，David Arthur和Sergei Vassilvitskii提出存在特定的点集使得k平均算法花费超多项式时间达到收敛。

近似的k平均算法已经被设计用于原始数据子集的计算。

从算法的表现上来说，它并不保证一定得到全局最优解，最终解的质量很大程度上取决于初始化的分组。由于该算法的速度很快，因此常用的一种方法是多次运行k平均算法，选择最优解。

k平均算法的一个缺点是，分组的数目k是一个输入参数，不合适的k可能返回较差的结果。另外，算法还假设均方误差是计算群组分散度的最佳参数。

3 SVM（支持向量机）

支持向量机，英文为Support Vector Machine，简称SV机（论文中一般简称SVM）。它是一种监督式学习的方法，它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。

支持向量机属于一般化线性分类器。它们也可以被认为是提克洛夫规范化（Tikhonov Regularization）方法的一个特例。这种分类器的特点是他们能够同时最小化经验误差与最大化几何边缘区。因此支持向量机也被称为最大边缘区分类器。

在统计计算中，最大期望（EM）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（Latent Variable）。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚（Data Clustering）领域。最大期望算法经过两个步骤交替进行计算，第一步是计算期望（E），也就是将隐藏变量像能够观测到的一样包含在内从而计算最大似然的期望值；另外一步是最大化（M），也就是最大化在 E 步上找到的最大似然的期望值从而计算参数的最大似然估计。M 步上找到的参数然后用于另外一个 E 步计算，这个过程不断交替进行。

Vapnik等人在多年研究统计学习理论基础上对线性分类器提出了另一种设计最佳准则。其原理也从线性可分说起，然后扩展到线性不可分的情况。甚至扩展到使用非线性函数中去，这种分类器被称为支持向量机(Support Vector Machine，简称SVM)。支持向量机的提出有很深的理论背景。支持向量机方法是在近年来提出的一种新方法，但是进展很快，已经被广泛应用在各个领域之中。

SVM的主要思想可以概括为两点：(1) 它是针对线性可分情况进行分析，对于线性不可分的情况，通过使用非线性映射算法将低维输入空间线性不可分的样本转化为高维特征空间使其线性可分，从而使得高维特征空间采用线性算法对样本的非线性特征进行线性分析成为可能；(2) 它基于结构风险最小化理论之上在特征空间中建构最优分割超平面，使得学习器得到全局最优化，并且在整个样本空间的期望风险以某个概率满足一定上界。

在学习这种方法时，首先要弄清楚这种方法考虑问题的特点，这就要从线性可分的最简单情况讨论起，在没有弄懂其原理之前，不要急于学习线性不可分等较复杂的情况，支持向量机在设计时，需要用到条件极值问题的求解，因此需用拉格朗日乘子理论，但对多数人来说，以前学到的或常用的是约束条件为等式表示的方式，但在此要用到以不等式作为必须满足的条件，此时只要了解拉格朗日理论的有关结论就行。

支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。假定平行超平面间的距离或差距越大，分类器的总误差越小。一个极好的指南是C.J.C Burges的《模式识别支持向量机指南》。van der Walt 和 Barnard 将支持向量机和其他分类器进行了比较。

有很多个分类器(超平面）可以把数据分开，但是只有一个能够达到最大分割。

我们通常希望分类的过程是一个机器学习的过程。这些数据点并不需要是中的点，而可以是任意(统计学符号)中或者 (计算机科学符号) 的点。我们希望能够把这些点通过一个n-1维的超平面分开，通常这个被称为线性分类器。有很多分类器都符合这个要求，但是我们还希望找到分类最佳的平面，即使得属于两个不同类的数据点间隔最大的那个面，该面亦称为最大间隔超平面。如果我们能够找到这个面，那么这个分类器就称为最大间隔分类器。

设样本属于两个类，用该样本训练SVM得到的最大间隔超平面。在超平面上的样本点也称为支持向量。

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数据挖掘机器学习总结

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篇9：机器学习分析方法有哪些

特征就是分类对象所展现的部分特点，是实现分类的依据。我们经常会做出分类的行为，那我们依据些什么进行分类呢?

举个例子，如果我看到一个年轻人，穿着新的正装，提着崭新的公文包，快步行走，那我就会觉得他是一个刚入职的职场新人。在这里面，“崭新”，“正装”，“公文包”，“快步行走”都是这个人所展现出的特点，也是我用来判断这个人属于哪一类的依据。这些特点和依据就是特征。可能有些特征对我判断更有用，有些对我判断没什么用，有些可能会让我判断错误，但这些都是我分类的依据。

我们没办法发现一个人的所有特点，所以我们没办法客观的选择所有特点，我们只能主观的选择一部分特点来作为我分类的依据。这也是特征选择的特点，需要人为的进行一定选择。

而在情感分类中，一般从“词”这个层次来选择特征。

比如这句话“手机非常好用!”，我给了它一个类标签“Positive”。里面有四个词(把感叹号也算上)，“手机”，“非常”，“好用”，“!”。我可以认为这4个词都对分类产生了影响，都是分类的依据。也就是无论什么地方出现了这四个词的其中之一，文本都可以被分类为“积极”。这个是把所有词都作为分类特征。

同样的，对这句话，我也可以选择它的双词搭配(Bigrams)作为特征。比如“手机 非常”，“非常 好用”，“好用 !”这三个搭配作为分类的特征。以此类推，三词搭配(Trigrams)，四词搭配都是可以被作为特征的。

篇10：机器学习分析方法有哪些

特征降维说白了就是减少特征的数量。这有两个意义，一个是特征数量减少了之后可以加快算法计算的速度(数量少了当然计算就快了)，另一个是如果用一定的方法选择信息量丰富的特征，可以减少噪音，有效提高分类的准确率。

所谓信息量丰富，可以看回上面这个例子“手机非常好用!”，很明显，其实不需要把“手机”，“非常”，“好用”，“!”这4个都当做特征，因为“好用”这么一个词，或者“非常 好用”这么一个双词搭配就已经决定了这个句子是“积极”的。这就是说，“好用”这个词的信息量非常丰富。

那要用什么方法来减少特征数量呢?答案是通过一定的统计方法找到信息量丰富的特征。

统计方法包括：词频(Term Frequency)、文档频率(Document Frequency)、互信息(Pointwise Mutual Information)、信息熵(Information Entropy)、卡方统计(Chi-Square)等等。

在情感分类中，用词频选择特征，也就是选在语料库中出现频率高的词。比如我可以选择语料库中词频最高的个词作为特征。用文档频率选特征，是选在语料库的不同文档中出现频率最高的词。而其它三个，太高端冷艳，表示理解得还不清楚，暂且不表。。。

不过意思都是一样的，都是要通过某个统计方法选择信息量丰富的特征。特征可以是词，可以是词组合。

机器学习分析方法四、把语料文本变成使用特征表示

在使用分类算法进行分类之前，第一步是要把所有原始的语料文本转化为特征表示的形式。

还是以上面那句话做例子，“手机非常好用!”

如果在NLTK 中，如果选择所有词作为特征，其形式是这样的：[ {“手机”: True, “非常”: True, “好用”: True, “!”: True} , positive]

如果选择双词作为特征，其形式是这样的：[ {“手机 非常”: True, “非常 好用”: True, “好用 !”: True} , positive ]

如果选择信息量丰富的词作为特征，其形式是这样的：[ {“好用”: True} , positive ]

(NLTK需要使用字典和数组两个数据类型，True 表示对应的元素是特征。至于为什么要用True 这样的方式，我也不知道。。。反正见到的例子都是这样的。。。有空再研究看是不是可以不这样的吧)

无论使用什么特征选择方法，其形式都是一样的。都是[ {“特征1”: True, “特征2”: True, “特征N”: True, }, 类标签 ]

机器学习分析方法五、把用特征表示之后的文本分成开发集和测试集，把开发集分成训练集和开发测试集

机器学习分类必须有数据给分类算法训练，这样才能得到一个(基于训练数据的)分类器。

有了分类器之后，就需要检测这个分类器的准确度。

根据《Python 自然语言处理》的方法，数据可以分为开发集合测试集。开发集专门用于不断调整和发现最佳的分类算法和特征维度(数量)，测试集应该一直保持“不被污染”。在开发集开发完毕之后，再使用测试集检验由开发集确定的最佳算法和特征维度的效果。具体如图：

图2：开发集和测试集(摘自《Natural Language Processing with Python》)

一般来说，训练集的数量应该远大于测试集，这样分类算法才能找出里面的规律，构建出高效的分类器。

用回前面的例子。假设条已经标注了积极和消极的评论数据，开发集可以是随机的1600条，测试集是剩余的随机400条。然后开发集中，训练集可以是随机的1400条，开发测试集是200条。

机器学习分析方法六、用不同的分类算法给训练集构建分类器，用开发测试集检验分类器的准确度

这个时候终于可以使用各种高端冷艳的机器学习算法啦!

我们的目标是：找到最佳的机器学习算法。

可以使用朴素贝叶斯(NaiveBayes)，决策树(Decision Tree)等NLTK 自带的机器学习方法。也可以更进一步，使用NLTK 的scikit-learn 接口，这样就可以调用scikit-learn 里面的所有，对，是所有机器学习算法了。我已经忍不住的泪流满面。

其实方法很容易。只要以下五步。

1. 仅仅使用开发集(Development Set)。

2. 用分类算法训练里面的训练集(Training Set)，得出分类器。

3. 用分类器给开发测试集分类(Dev-Test Set)，得出分类结果。

4. 对比分类器给出的分类结果和人工标注的正确结果，给出分类器的准确度。

5. 使用另一个分类算法，重复以上三步。

在检验完所有算法的分类准确度之后，就可以选出最好的一个分类算法了。

在选出最好的分类算法之后，就可以测试不同的特征维度对分类准确度的影响了。一般来说，特征太少则不足以反映分类的所有特点，使得分类准确率低;特征太多则会引入噪音，干扰分类，也会降低分类准确度。所以，需要不断的测试特征的数量，这样才可以得到最佳的分类效果。

机器学习分析方法七、选择出开发集中最佳的分类算法和特征维度，使用测试集检验得出情感分类的准确度

在终于得到最佳分类算法和特征维度(数量)之后，就可以动用测试集。

直接用最优的分类算法对测试集进行分类，得出分类结果。对比分类器的分类结果和人工标注的正确结果，给出分类器的最终准确度。

用Python 进行机器学习及情感分析，需要用到两个主要的程序包：nltk 和 scikit-learn

nltk 主要负责处理特征提取(双词或多词搭配需要使用nltk 来做)和特征选择(需要nltk 提供的统计方法)。

篇11：如果我有时间机器英语作文

如果我有时间机器英语作文

If I were fortunate enough to be able to travel back to the past, I would like to take a rescue team to Zhu Jiang River in Guangzhou on March, 1st, 20xxwhen and where Zheng Yilong had rescued the drowning man at a price of his life. To be honest, it is his bravery and selflessness that touches me. So, I long for living with Zheng together. Also, if possible I would like to make friends with him. As it is known to all, Zheng is honored as a hero. And if I had a time machine, I would do my utmost to save his life to make him live with us for good.

如果我有幸能够回到过去，我想在20xx年3月1日带救援队去广州珠江河，就在郑一龙用自己的生命为代价救了一个落水的人时。老实说，他的`勇敢和无私触动了我。所以，我渴望能与郑生活在一起。同时，如果可能的话，我想和他做朋友。众所周知，郑被誉为英雄。如果我有一台时间机器，我会尽我最大的努力去挽救他的生命，让他好好的和我们生活在一起。

篇12：我是机器推销员作文

我是机器推销员作文

大家快来看啊！快来看呀！你们快来瞧瞧我们公司新推出的多功能机器人，功能如何大家一试便知。大家走过路过，可千万不要错过呀！

大家请看，这就是本年度我们公司所推出的多功能机器人。这个机器人不管是在什么样的环境下都可以用声音控制，操作方便。这个机器人所用的材质是火烧不怕，水浸泡也不生锈。它有着独特的外形，小巧灵活，相比较之前笨重的机器人，我们这款机器人只有它们三分之一的体重。同时，它有六只手，这六只手想伸多长就能伸多长。它还能烧饭，洗衣，做家务。

我们的机器人不仅会做家务，还能帮助我们一起工作。我们只要按动它那颗红色的按钮，再加上你的声音指挥，它就会按照你的指示开始工作，比如打字、翻译、处理文件等等。它是当今世界上最具有人性化的机器人。

它还是一个环保小卫士，它是一款主要依靠空气能转化为动能的机器人。还有它也依靠我们的生活垃圾来提供能量，它可以把一个一个的`垃圾从口中吃下去，再变成新的能源。

看看这款多功能的机器人，操作是多么得方便呀！只要你说一声，它就会完成你交代的任务。这是大家今后必不可少的机器人。你们还在犹豫什么呢？现在订购，我们还有更多的优惠呢！我们折上加折再送你幸福大礼包。

我们的机器人一定能带给你无限的惊喜，快来抢购吧！

篇13：我的机器玩具作文

“叮，叮”的声音从我耳边传出，我连忙去开门，只见快递员叔叔递给了我一个好大的箱子，然后他就转身离开了。

“这是什么？”我好奇地问妈妈。妈妈对我笑了笑，说：“这是我给你买的！你打开看看不就知道了！”听完了妈妈的话，我连忙打开了，“哇！”原来是一匹红白相间的马，我大喜，对妈妈说完谢后便出去试一试怎么骑马。我刚用身体碰了一下，发现它是硬的，我吓了一跳，它突然又说了一声：“你就是我的主人吧？我是一匹机器马，快给我起个好听的名字！”我吓晕了过去，过了几秒，我发现我没有倒在地上，而是这匹马用身体接住了我，救了我一次，于是我就叫它“帮帮”。

“帮帮”突然问我：“你想学骑马吗？”我点了点头，“帮帮”示意让我骑上去，这时我才发现，“帮帮”上面红色的毛是软的，上面没有鞍，也没有缰绳，这让我可怎么骑？“帮帮”突然说话了：“现在开启教学功能！”我按照上面的步骤学了起来，不一会儿便学会了骑马。

到了星期一，也是我最期待的一天，因为这一天我会骑“帮帮”上学，让同学们也来嫉妒我，让大家好好见识一下我的“帮帮”。“帮帮”以每小时一百二十千米的速度不到两分钟就到了学校。当然，同学们围住了他。帮帮竟然自己做起了自我介绍，所有的同学都特别喜欢“帮帮”，都来求着我要带他们一起骑马，我全都答应了。

放学回家的路上，一群中学生手里拿着棍子想抢走帮帮，我十分害怕。看了看“帮帮”很伤心，突然“帮帮”把我抬上它的背，只见“帮帮”猛地一跃竟跳了出去，简直是以光速跑回了家，吓了我一身的冷汗。

到了晚上，我和“帮帮”一起住。“帮帮”的尾巴只要往充电器上一插，就可以充电了，充电的时候还会发出微弱的光，这样我自己睡觉就不会害怕了。

有一天，我因为天气太冷而感冒了，也是“帮帮”帮了大忙。原来，“帮帮”还有一个特别的功能，就是可以查找任何东西，只要付了钱，东西会自动从“帮帮”的身体上凭空出现你想要的东西，这样就不用去超市了。妈妈连忙付了钱，并将买好的药给我吃。

我十分喜欢我的宠物“帮帮”，希望每个人都能有像“帮帮”这样的宠物。

篇14：我发明的机器作文

20xx年的寒假，新冠病毒全球蔓延。因为没有特效药，只能靠自身的免疫力与病毒作战，遗憾的是有一些人被病毒夺去了生命。专家说对待传染病，预防比治疗更重要。所以我们外出必须戴好口罩，但现在口罩非常紧缺，很难买到，而且口罩也不能完全隔离病毒。所以我想发明一种机器人。

这种机器人，大的时候可以比人还高，小的时候都可以揣在口袋里。如果你带着它，它会散发出一种气味，这种气味，人们都闻不到，但会驱赶病毒。它长着两个圆圆的大眼睛。身上还自带武器。它的头上还有天线，可以接收到世界上所有最新的疫情信息。

它还可以讲话，有问必答，在你寂寞的时候还可以讲故事。它最主要的功能是变形，它可以变成全世界最好的口罩，戴在脸部非常舒服，而且它会跟你的脸部“无缝对接”。机器人还可以变成许多的纳米微型机器人，可以进入人体体内，它们会发射一种电磁波，把所有的病毒都驱赶到一个地方，最后用一种超级激光，把病毒全部杀死。而且就算是现在的新型冠状病毒，杀死它们就如同张飞吃豆芽------小菜一碟。

我设计的机器人厉害吧？它可以让我们的身体变得更加健康，还给我们提供了许多便利，真希望我的设计将来能够成真。

篇15：我发明的机器作文

大家好，今天我要向大家介绍一件我发明的机器――变形机器。你一定好奇，变形机器是什么呢？这么奇怪的名字。别急，听我来说一说吧！

我设计的变形机器，有的像动画片里的“召唤器”。是不是很酷呀！机器一边有龙凤雕刻的召唤开关，想要启动召唤器，必须按下这个开关再说出启动暗语，暗语是：世界上所有的罪恶都消失。

当你启动机器后，想要使用它的话，特别容易。它和纳米机器人的使用方法是一样的。变形机器的操作程序更先进，它已经不需要身体操作了，人的大脑就可以操作机器。

我的变形机器人用途可多了！有了他我们可以安全潜入深海，不用担心水对人的压力。有了它，它可以在家里当佣人，照顾全家人的生活，有了它，他可以做我们的家庭教师。有了它，我们就有了贴身保镖，他能帮我们预知一切即将要发生的事。他能帮我们避开危险，还能帮我们记录任何事情。

我想我设计的`变形机器真的能设计出来，那该多好啊！我的变形机器人一定能造福人类。

篇16：我发明的机器作文

光阴似箭，日月如梭。一转眼到了二零七七年，这一年是日新月异的一年，是科技发达的一年，人们所用的东西全是高科技产品，我也创造了许多全新的产品，其中最有代表性的就是挖掘机器人。

突然“嘀嘀嘀”雷达传来信号把一项重要的任务告诉了我，原来，人们在一个湖的底下发现了“蛇颈龙”的化石，于是我们火速到了发现“蛇颈龙”在地点。

首先，我启动了机器人头部的按钮，瞬间，机器人的眼里发出一束绿光，射向湖面，他是在干什么呢？原来，她发出的是深度扫描能力，凡是扫描发现到珍贵化石，它的头部按钮就会闪出红色亮光。等机器闪出了红色亮光，再开始下一步行动吧，我打开了防水开关，和变身开关，机器人的腿缩了进去伸出了一个大电钻，四周也出现了透明的防水障，一切准备就序，机器人跳进了湖水沉到了湖底下，钻开了湖底下的沉石与尘土，找到了化石，机器人伸出了有力的双臂抱着化石上了岸，机器人完成了这次光荣的考古任务。

我发明的机器厉害吗？

篇17：我发明的机器作文

在很多项我想发明的物品中，令我最感兴趣的是微型机器人。

这个微形机器人高10厘米，十分可爱，就像一个洋娃娃，它有一张小嘴巴，两颗圆溜溜的小眼珠，还有一个小鼻子，苗条的身材，令人看了就喜欢。它最擅长的动作就是用手把鼻子抬起，显出一副骄傲的样子。它每小时的速度可达1千米，它还可以充电呢！

它的背后只的三个按扭，分别是红、蓝、黄三种颜色。按红色的按扭，机器人就会根据分析巡屋子。巡屋子的时间可快了，机器人好像知道哪里有垃圾似的，飞快的跑了进去，床下有垃圾，它便伸出小扫把和小垃圾铲，把垃圾扫到垃圾铲里，然后再送到垃圾桶。而发现有可疑物品，就会发出声响，主人就知道有事，就会过去。有了这个机器人，我们家的垃圾就不用愁了。

按蓝色的按扭，是晚上用的。到了晚上，机器人那双圆溜溜的眼珠就会发出亮光，一旦发现有小动物，机器人就会去看，是什么动物，然后就模仿某种动物的语言，对它说：“快滚，在不走我就踩死你！”小动物们吓得撒腿就跑。有了这个机器人，那些老鼠、蚊子、蝇、蟑螂全都不敢出来了。如果你要出去，就按黄色的按扭，机器人就会自动的变成监视模式，只要你打开手机就能清楚的看到家里的情况。万一小愉进来了，它会自动发出警声把小愉吓走。如果小愉不怕，机器人就会用它的绝招――报警。就算小愉想破坏报警的途经，也只是看见一个像洋娃娃似的要机器。

我发明的这个微型机器人用途广吗？如果你觉得它好的话，那就让我们大家一起努力，把这个微型机器人给创造出来吧！

篇18：我发明的机器作文

二十年后，我成为了一名发明家。我发明了一种仿生机器人，叫做“孙悟空”，它长得和孙悟空一模一样，孙悟空的金箍棒、七十二变本领、火眼金睛，它样样俱全。

有一次，我带“孙悟空”去公园玩，公园里花繁叶茂，游人众多。许多小朋友看到公园里来了个孙悟空，都围了上去和它打招呼。突然，孙悟空用顺风耳牌“思想对讲机”跟我说，它用透视眼看见了公园内部很多垃圾，叫我帮它招呼一下这些小朋友。只见孙悟空走出人群，拔出三根救命毫毛轻轻一吹，就变出许多许多的小机器猴子，这些机器小猴跑到公园各处，一下就把垃圾捡完了，公园变得非常干净，那些随地乱扔的人个个红了脸。人们都夸我这个机器人“孙悟空”做得棒。

玩着玩着，已经很晚了，在回家的路上，我们经过了一个小区，听说那个小区住着一个百万富翁，可是“孙悟空”一眼就看出来他家的防盗系统不完善。正走着，突然听见金属的碰撞声。走近一看，原来是一个小偷在撬那个百万富翁的门，只听“孙悟空”厉声喝道：“你孙爷爷在这儿，还敢偷东西！”，可小偷反驳道：“什么孙悟空，我连玉皇大帝都不怕，还怕你？”“孙悟空”立即拿出金箍棒制服了小偷，并用它体内的无线电话拨打了110。不一会儿警察就赶到，把小偷带走了。百万富翁一定要用现金感谢我们，我们怎么也不要，百万富翁说：“那我就帮你们把这个机器人申请专利吧，让这个机器人在全国发行。”

没过多久，美国好莱坞也向我们发来了定单，现在全世界因为有了众多的“孙悟空”，已经变得又美丽又安全。

篇19：我的机器鸟作文

我的机器鸟作文

晚上，妈妈拿出一个小盒子神秘兮兮地对我说：“施展，猜猜这是什么？”我实在猜不出来，于是回答说：“不知道。”妈妈打开了小盒子，一只鹦鹉飞了出来叫道：“你好！你好！”我惊讶地问道：“妈妈，这是怎么回事？”妈妈说：“看你最近表现好，所以送你一个小礼物，这一只机器鹦鹉送你了，你以后再接再厉哦！”“机器鹦鹉！”我很惊讶。

我仔细看着这只机器鹦鹉，它是一只由红黄绿三色构成的鹦鹉，有一条翘起来的尾巴，一双大眼睛和一个小弯嘴，和一只普通鹦鹉几乎没什么区别。这时，我看见它旁边有一本说明书，于是我拿起说明书认认真真地翻看了起来，了解了机器鹦鹉的很多功能。

自从有了这只机器鹦鹉，我的生活开始变得大不一样了。

“起床了！”每天早上，“小贝”（这是我给鹦鹉起的名字）都会准时喊我起来。它会陪着我一起上学，进入学校后，它会变小藏在我的口袋里。如果我上课不听讲，它会立刻提醒我。下课时，它也是我和同学们的好朋友。放学时，它会陪我一起写作业。当遇到难题时，它总会耐心地为我讲解，比老师还有耐心。无论我的.作业写的多晚，它总是会在我身边陪着我一起写作业。平时它也是我的好朋友，它会陪我一起聊天。当我开心时，它会陪我一起笑。当我伤心时，它会陪我一起哭。每天睡觉时，它总会给我讲故事；每天早起时，它总会叫我起床；当我睡不着觉熬夜时，它总会提醒我注意身体：“早点睡吧！”每当我伤心透顶时，它会安慰我，给我灌心灵鸡汤。小贝像一个保姆一样，无时无刻地照顾我，又像个老师指点我的学习。

自从有了小贝，我的学习成绩日益提高，在班里名列前茅；自从有了小贝，我的性格日益开朗，交了许多好朋友；自从有了小贝，我的生活也开始变得井井有条。

在我眼里，小贝不是个机器鹦鹉，它是我的好朋友。同时，它更像是我人生的领路人，促使我向着辉煌的明天前进。

篇20：人工智能与机器学习的区别

【人工智能与机器学习的区别】

从80年代早期开始，当时计算机科学家设计出可以学习和模仿人类行为的算法。在学习方面，最重要的算法是神经网络，但由于模型过于强大，没有足够的数据支持，导致不是很成功。然而，在一些更具体的任务中，使用数据来适应函数的想法获得了巨大的成功，这也构成了机器学习的基础。在模仿方面，人工智能在图像识别、语音识别和自然语言处理方面有着广泛的应用。专家们花费了大量时间去创建边缘计算，彩色型材，N-gram语言模型，语法树等，不料所获成绩平平。

传统的机器学习

机器学习(ML)技术在预测中发挥了重要作用，机器学习已经经历了多代，有一套完备的模型结构，如：

・线性回归

・Logistic回归

・决策树

・支持向量机

・贝叶斯模型

・正则化模型

・集成模型

・神经网络

每一个预测模型都基于一定的算法结构，参数可进行调整。训练预测模型涉及以下步骤：

1.选择模型结构(例如，逻辑回归、随机森林等)。

2.用训练数据(输入和输出)对模型进行反馈。

3.学习算法将输出最优模型(即具有特定参数的模型，使训练误差最小化)。

每个模型都有自己的特点，在某些任务中表现很好，在其他方面也却不尽人意。但一般来说，我们可以把它们分为低功耗(简单)模型和大功率(复杂)模型。在不同的模型之间进行选择是一个非常棘手的问题。传统上，使用低功耗/简单模型比使用高功率/复杂模型要好，原因如下：

・在我们拥有大量的处理能力之前，训练高功率模型需要花费很长时间。

・直到我们有一个庞大的数据量，培养高功率模型会导致过拟合问题(由于高功率模型具有丰富的参数，可以适应多种数据的形状，我们可能最终会训练出一个与当前训练数据非常相关的模型，而不是对未来数据进行预测)。

然而，选择低功耗模型存在着所谓的“欠拟合”问题，即模型结构过于简单，无法在较复杂的情况下适应训练数据。(假设下面的数据有一个二次关系：y=5*X的平方;没有方法可以拟合一个线性回归：y=A，B，B，B，无论我们选择什么样的A和B。)

为了减轻“不适合的问题”，数据科学家通常会应用他们的“领域知识”来产生“输入特性”，它与输出有更直接的关系。(例如，返回到二次关系y=5*X的平方)，然后通过选取a=5和b=0，拟合线性回归。

机器学习的一个主要障碍是这个特征工程步骤，它要求领域专家在进入培训过程之前识别重要的信号。特征工程步骤非常手工，需要大量的领域专门知识，因此成为当今大多数机器学习任务的主要瓶颈。换句话说，如果我们没有足够的处理能力和足够的数据，那么我们必须使用低功耗/简单的模型，这需要我们花大量的时间和精力来创建适当的输入特性。这是大多数数据科学家花时间做的事情。

神经网络的回归

在代早期，随着大容量数据时代大量的细粒度事件数据的收集，随着云计算和大规模并行处理基础设施的进步，机器处理能力得到了极大的提高。我们不再局限于低功耗/简单的模型。例如，当今最流行的两种主流机器学习模型是随机森林和梯度增强树。然而，尽管它们都非常强大，并提供非线性模型拟合训练数据，数据科学家仍然需要仔细地创建功能，以达到良好的性能。

与此同时，计算机科学家重新使用了许多层的神经网络来完成这些人类模拟任务。这给新出生的DNN(深度神经网络)在图像分类和语音识别的任务提供了一个重大的突破。

DNN的主要区别是，你可以发出原信号，(例如，RGB像素值)直接到DNN没有创造任何特定于域的输入特征。通过多层次的神经元(这就是为什么它被称为“深”的神经网络)，能够自动生成相应的功能，通过各层最后提供了一个很好的预测。这大大节省了“特征工程”的努力，也是数据科学家遇到的一个主要瓶颈。

DNN也演变成许多不同的网络结构，所以我们美国有线电视新闻网(卷积神经网络)，RNN(神经网络)、LSTM(长短期记忆)、GAN(生成对抗网络)，迁移学习，注意模型…整个光谱被称为“深度学习”，这是当今全机器学习界关注的焦点。

强化学习

另一个关键的部分是如何模仿一个人(或动物)学习。想象一下感知/行为/奖赏周期的非常自然的动物行为。一个人或动物首先会通过感知他或她处于什么状态来理解环境。基于这一点，他或她会选择一个“动作”把他或她带到另一个“状态”，然后他或她会得到一个“奖励”，如此循环重复。

这种学习方法(称为强化学习)与传统的有监督机器学习的曲线拟合方法有很大的不同。特别是，强化学习的发生非常迅速，因为每一个新的反馈(如执行一个动作和获得一个奖励)立即被发送来影响随后的决定。强化学习已经获得了巨大的成功在自动驾驶汽车以及AlphaGO(下棋机器人)。

强化学习也提供了一个平滑的预测和优化集成，因为它保持一个信念的当前状态和可能的转移概率时采取不同的行动，然后作出决定，哪些行动会带来最好的结果。

深度学习+强化学习=人工智能

与经典机器学习技术相比，深度学习提供了一个更强大的预测模型，通常能产生良好的预测。与经典的优化模型相比，强化学习提供了更快的学习机制，并且更适应环境的变化。

篇21：机器入门学习方法与学习路径

机器学习方法与学习路径

1、 数学基础

有无数激情满满大步向前，誓要在机器学习领域有一番作为的同学，在看到公式的一刻突然就觉得自己狗带了。是啊，机器学习之所以相对于其他开发工作，更有门槛的根本原因就是数学。每一个算法，要在训练集上最大程度拟合同时又保证泛化能力，需要不断分析结果和数据，调优参数，这需要我们对数据分布和模型底层的数学原理有一定的理解。所幸的是如果只是想合理应用机器学习，而不是做相关方向高精尖的research，需要的数学知识啃一啃还是基本能理解下来的。至于更高深的部分，恩，博主非常愿意承认自己是『数学渣』。

基本所有常见机器学习算法需要的数学基础，都集中在微积分、线性代数和概率与统计当中。下面我们先过一过知识重点，文章的后部分会介绍一些帮助学习和巩固这些知识的资料。

2、微积分

微分的计算及其几何、物理含义，是机器学习中大多数算法的求解过程的核心。比如算法中运用到梯度下降法、牛顿法等。如果对其几何意义有充分的理解，就能理解“梯度下降是用平面来逼近局部，牛顿法是用曲面逼近局部”，能够更好地理解运用这样的方法。

凸优化和条件最优化 的相关知识在算法中的应用随处可见，如果能有系统的学习将使得你对算法的认识达到一个新高度。

3、线性代数

大多数机器学习的算法要应用起来，依赖于高效的计算，这种场景下，程序员GG们习惯的多层for循环通常就行不通了，而大多数的循环操作可转化成矩阵之间的乘法运算，这就和线性代数有莫大的关系了

向量的内积运算更是随处可见。

矩阵乘法与分解在机器学习的主成分分析(PCA)和奇异值分解(SVD) 等部分呈现刷屏状地出现。

4、 概率与统计

从广义来说，机器学习在做的很多事情，和统计层面数据分析和发掘隐藏的模式，是非常类似的。

极大似然思想、贝叶斯模型 是理论基础，朴素贝叶斯(Na?ve Bayes )、语言模型(N-gram)、隐马尔科夫(HMM)、隐变量混合概率模型是他们的高级形态。

常见分布如高斯分布是混合高斯模型(GMM)等的基础。

5、 典型算法

绝大多数问题用典型机器学习的算法都能解决，粗略地列举一下这些方法如下：

处理分类问题的常用算法包括：逻辑回归(工业界最常用)，支持向量机，随机森林，朴素贝叶斯(NLP中常用)，深度神经网络(视频、图片、语音等多媒体数据中使用)。

处理回归问题的常用算法包括：线性回归，普通最小二乘回归(Ordinary Least Squares Regression)，逐步回归(Stepwise Regression)，多元自适应回归样条(Multivariate Adaptive Regression Splines)

处理聚类问题的常用算法包括：K均值(K-means)，基于密度聚类，LDA等等。

降维的常用算法包括：主成分分析(PCA),奇异值分解(SVD) 等。

推荐系统的常用算法：协同过滤算法

模型融合(model ensemble)和提升(boosting)的算法包括：bagging，adaboost，GBDT，GBRT

其他很重要的算法包括：EM算法等等。

我们多插一句，机器学习里所说的“算法”与程序员所说的“数据结构与算法分析”里的“算法”略有区别。前者更关注结果数据的召回率、精确度、准确性等方面，后者更关注执行过程的时间复杂度、空间复杂度等方面。 。当然，实际机器学习问题中，对效率和资源占用的考量是不可或缺的。

6、编程语言、工具和环境

看了无数的理论与知识，总归要落到实际动手实现和解决问题上。而没有工具所有的材料和框架、逻辑、思路都给你，也寸步难行。因此我们还是得需要合适的编程语言、工具和环境帮助自己在数据集上应用机器学习算法，或者实现自己的想法。对初学者而言，Python和R语言是很好的入门语言，很容易上手，同时又活跃的社区支持，丰富的工具包帮助我们完成想法。相对而言，似乎计算机相关的同学用Python多一些，而数学统计出身的同学更喜欢R一些。我们对编程语言、工具和环境稍加介绍：

6.1 python

python有着全品类的数据科学工具，从数据获取、数据清洗到整合各种算法都做得非常全面。

网页爬虫: scrapy

数据挖掘:

pandas：模拟R，进行数据浏览与预处理。

numpy：数组运算。

scipy：高效的科学计算。

matplotlib：非常方便的数据可视化工具。

机器学习:

scikit-learn：远近闻名的机器学习package。未必是最高效的，但是接口真心封装得好，几乎所有的机器学习算法输入输出部分格式都一致。而它的支持文档甚至可以直接当做教程来学习，非常用心。对于不是非常高纬度、高量级的数据，scikit-learn胜任得非常好(有兴趣可以看看sklearn的源码，也很有意思)。

libsvm：高效率的svm模型实现(了解一下很有好处，libsvm的系数数据输入格式，在各处都非常常见)

keras/TensorFlow：对深度学习感兴趣的同学，也能很方便地搭建自己的神经网络了。

自然语言处理:

nltk：自然语言处理的相关功能做得非常全面，有典型语料库，而且上手也非常容易。

交互式环境：

ipython notebook：能直接打通数据到结果的通道，方便至极。强力推荐。

6.2 R

R最大的优势是开源社区，聚集了非常多功能强大可直接使用的包，绝大多数的机器学习算法在R中都有完善的包可直接使用，同时文档也非常齐全。常见的package包括：RGtk2, pmml, colorspace, ada, amap, arules, biclust, cba, descr, doBy, e1071, ellipse等等。另外，值得一提的是R的可视化效果做得非常不错，而这对于机器学习是非常有帮助的。

6.3 其他语言

相应资深程序员GG的要求，再补充一下java和C++相关机器学习package。

Java系列

WEKA Machine Learning Workbench 相当于java中的scikit-learn

其他的工具如Massive Online Analysis(MOA)、MEKA 、 Mallet 等也非常有名。

更多详细的应用请参考这篇文章《25个Java机器学习工具&库》

C++系列

mlpack，高效同时可扩充性非常好的机器学习库。

Shark：文档齐全的老牌C++机器学习库。

6.4 大数据相关

Hadoop：基本上是工业界的标配了。一般用来做特征清洗、特征处理的相关工作。

spark：提供了MLlib这样的大数据机器学习的平台，实现了很多常用算法。但可靠性、稳定性上有待提高。

6.5 操作系统

mac和linux会方便一些，而windows在开发中略显力不从心。所谓方便，主要是指的mac和linux在下载安装软件、配置环境更快捷。

对于只习惯windows的同学，推荐anaconda，一步到位安装完python的全品类数据科学工具包。

基本工作流程

以上我们基本具备了机器学习的必要条件，剩下的就是怎么运用它们去做一个完整的机器学习项目。其工作流程如下:

抽象成数学问题

明确问题是进行机器学习的第一步。机器学习的训练过程通常都是一件非常耗时的事情，胡乱尝试时间成本是非常高的。

这里的抽象成数学问题，指的我们明确我们可以获得什么样的数据，目标是一个分类还是回归或者是聚类的问题，如果都不是的话，如果划归为其中的某类问题。

获取数据

数据决定了机器学习结果的上限，而算法只是尽可能逼近这个上限。

数据要有代表性，否则必然会过拟合。

而且对于分类问题，数据偏斜不能过于严重，不同类别的数据数量不要有数个数量级的差距。

而且还要对数据的量级有一个评估，多少个样本，多少个特征，可以估算出其对内存的消耗程度，判断训练过程中内存是否能够放得下。如果放不下就得考虑改进算法或者使用一些降维的技巧了。如果数据量实在太大，那就要考虑分布式了。

特征预处理与特征选择

良好的数据要能够提取出良好的特征才能真正发挥效力。

特征预处理、数据清洗是很关键的步骤，往往能够使得算法的效果和性能得到显著提高。归一化、离散化、因子化、缺失值处理、去除共线性等，数据挖掘过程中很多时间就花在它们上面。这些工作简单可复制，收益稳定可预期，是机器学习的基础必备步骤。

筛选出显著特征、摒弃非显著特征，需要机器学习工程师反复理解业务。这对很多结果有决定性的影响。特征选择好了，非常简单的算法也能得出良好、稳定的结果。这需要运用特征有效性分析的相关技术，如相关系数、卡方检验、平均互信息、条件熵、后验概率、逻辑回归权重等方法。

训练模型与调优

直到这一步才用到我们上面说的算法进行训练。现在很多算法都能够封装成黑盒供人使用。但是真正考验水平的是调整这些算法的(超)参数，使得结果变得更加优良。这需要我们对算法的原理有深入的理解。理解越深入，就越能发现问题的症结，提出良好的调优方案。

模型诊断

如何确定模型调优的方向与思路呢?这就需要对模型进行诊断的技术。

过拟合、欠拟合 判断是模型诊断中至关重要的一步。常见的方法如交叉验证，绘制学习曲线等。过拟合的基本调优思路是增加数据量，降低模型复杂度。欠拟合的基本调优思路是提高特征数量和质量，增加模型复杂度。

误差分析 也是机器学习至关重要的步骤。通过观察误差样本，全面分析误差产生误差的原因:是参数的问题还是算法选择的问题，是特征的问题还是数据本身的问题……

诊断后的模型需要进行调优，调优后的新模型需要重新进行诊断，这是一个反复迭代不断逼近的过程，需要不断地尝试， 进而达到最优状态。

模型融合

一般来说，模型融合后都能使得效果有一定提升。而且效果很好。

工程上，主要提升算法准确度的方法是分别在模型的前端(特征清洗和预处理，不同的采样模式)与后端(模型融合)上下功夫。因为他们比较标准可复制，效果比较稳定。而直接调参的工作不会很多，毕竟大量数据训练起来太慢了，而且效果难以保证。

上线运行

这一部分内容主要跟工程实现的相关性比较大。工程上是结果导向，模型在线上运行的效果直接决定模型的成败。 不单纯包括其准确程度、误差等情况，还包括其运行的速度(时间复杂度)、资源消耗程度(空间复杂度)、稳定性是否可接受。

这些工作流程主要是工程实践上总结出的一些经验。并不是每个项目都包含完整的一个流程。这里的部分只是一个指导性的说明，只有大家自己多实践，多积累项目经验，才会有自己更深刻的认识。

关于积累项目经验

初学机器学习可能有一个误区，就是一上来就陷入到对各种高大上算法的追逐当中。动不动就我能不能用深度学习去解决这个问题啊?我是不是要用boosting算法做一些模型融合啊?我一直持有一个观点，『脱离业务和数据的算法讨论是毫无意义的』。

实际上按我们的学习经验，从一个数据源开始，即使是用最传统，已经应用多年的机器学习算法，先完整地走完机器学习的整个工作流程，不断尝试各种算法深挖这些数据的价值，在运用过程中把数据、特征和算法搞透，真正积累出项目经验 才是最快、最靠谱的学习路径。

那如何获取数据和项目呢?一个捷径就是积极参加国内外各种数据挖掘竞赛，数据直接下载下来，按照竞赛的要求去不断优化，积累经验。国外的Kaggle和国内的DataCastle 以及阿里天池比赛都是很好的平台，你可以在上面获取真实的数据和数据科学家们一起学习和进行竞赛，尝试使用已经学过的所有知识来完成这个比赛本身也是一件很有乐趣的事情。和其他数据科学家的讨论能开阔视野，对机器学习算法有更深层次的认识。

有意思的是，有些平台，比如阿里天池比赛，甚至给出了从数据处理到模型训练到模型评

估、可视化到模型融合增强的全部组件，你要做的事情只是参与比赛，获取数据，然后使用这些组件去实现自己的idea即可。具体内容可以参见阿里云机器学习文档。

自主学习能力

多几句嘴，这部分内容和机器学习本身没有关系，但是我们觉得这方面的能力对于任何一种新知识和技能的学习来说都是至关重要的。 自主学习能力提升后，意味着你能够跟据自己的情况，找到最合适的学习资料和最快学习成长路径。

信息检索过滤与整合能力

对于初学者，绝大部分需要的知识通过网络就可以找到了。

google搜索引擎技巧——组合替换搜索关键词、站内搜索、学术文献搜索、PDF搜索等——都是必备的。

一个比较好的习惯是找到信息的原始出处，如个人站、公众号、博客、专业网站、书籍等等。这样就能够找到系统化、不失真的高质量信息。

百度搜到的技术类信息不够好，建议只作为补充搜索来用。各种搜索引擎都可以交叉着使用效果更好。

学会去常见的高质量信息源中搜索东西:stackoverflow(程序相关)、quora(高质量回答)、wikipedia(系统化知识，比某某百科不知道好太多)、知乎(中文、有料)、网盘搜索(免费资源一大把)等。

将搜集到的网页放到分类齐全的云端收藏夹里，并经常整理。这样无论在公司还是在家里，在电脑前还是在手机上，都能够找到自己喜欢的东西。

搜集到的文件、代码、电子书等等也放到云端网盘里，并经常整理。

提炼与总结能力

经常作笔记，并总结自己学到的知识是成长的不二法门。其实主要的困难是懒，但是坚持

之后总能发现知识的共性，就能少记一些东西，掌握得更多。

笔记建议放到云端笔记里，印象笔记、为知笔记都还不错。这样在坐地铁、排队等零碎的时间都能看到笔记并继续思考。

提问与求助能力

机器学习的相关QQ群、论坛、社区一大堆。总有人知道你问题的答案。

但是大多数同学都很忙，没法像家庭教师那样手把手告诉你怎么做。

为了让回答者最快明白你的问题，最好该学会正确的问问题的方式:陈述清楚你的业务场景和业务需求是什么，有什么已知条件，在哪个具体的节点上遇到困难了，并做过哪些努力。

有一篇经典的文章告诉你怎样通过提问获得帮助：《提问的智慧》，强力推荐。 话锋犀利了些，但里面的干货还是很好的。

别人帮助你的可能性与你提问题的具体程度和重要性呈指数相关。

分享的习惯

我们深信：“证明自己真的透彻理解一个知识，最好的方法，是给一个想了解这个内容的人，讲清楚这个内容。”分享能够最充分地提升自己的学习水平。这也是我们坚持长期分享最重要的原因。

分享还有一个副产品，就是自己在求助的时候能够获得更多的帮助机会，这也非常重要。

机器学习关注问题

并非所有的问题都适合用机器学习解决(很多逻辑清晰的问题用规则能很高效和准确地处理)，也没有一个机器学习算法可以通用于所有问题。咱们先来了解了解，机器学习，到底关心和解决什么样的问题。

从功能的角度分类，机器学习在一定量级的数据上，可以解决下列问题：

1.分类问题

根据数据样本上抽取出的特征，判定其属于有限个类别中的哪一个。比如：

垃圾邮件识别(结果类别：1、垃圾邮件 2、正常邮件)

文本情感褒贬分析(结果类别：1、褒 2、贬)

图像内容识别识别(结果类别：1、喵星人 2、汪星人 3、人类 4、草泥马 5、都不是)。

2.回归问题

根据数据样本上抽取出的特征，预测一个连续值的结果。比如：

星爷《美人鱼》票房

大帝都2个月后的房价

隔壁熊孩子一天来你家几次，宠幸你多少玩具

3.聚类问题

根据数据样本上抽取出的特征，让样本抱抱团(相近/相关的样本在一团内)。比如：

google的新闻分类

用户群体划分

我们再把上述常见问题划到机器学习最典型的2个分类上。

分类与回归问题需要用已知结果的数据做训练，属于“监督学习”

聚类的问题不需要已知标签，属于“非监督学习”。

如果在IT行业(尤其是互联网)里溜达一圈，你会发现机器学习在以下热点问题中有广泛应用：

1.计算机视觉

典型的应用包括：人脸识别、车牌识别、扫描文字识别、图片内容识别、图片搜索等等。

2.自然语言处理

典型的应用包括：搜索引擎智能匹配、文本内容理解、文本情绪判断，语音识别、输入法、机器翻译等等。

3.社会网络分析

典型的应用包括：用户画像、网络关联分析、欺诈作弊发现、热点发现等等。

4.推荐

典型的应用包括：虾米音乐的“歌曲推荐”，某宝的“猜你喜欢”等等。

篇22：多功能机器作文

现在，我们家有了机器人。我给它起了个名字叫“能能”。它可以帮我们处理日常生活中的各种事情，是我们的好助手。

“能能”的头顶装有天线，可以接收外部信息，它的眼睛里面装有摄像机，能够把扫描到的事物和图像，经反馈系统输送到中央控制器，从而判断出它该做什么事情。而且它还能判断愤怒、悲伤、忧虑、惊奇、快乐、等表情，并相应地做出这些表情。比如说，当我做作业出现难题，愁眉不展时，它就会走过来，打开它肚子上的显示屏，从它的电脑库中提取相关的资料，帮我找到解题的方法。

我还有一个随身携带的小遥控器，即使不在跟前，如果有什么事情需要帮助，也可以照样指挥它去做。“能能”是我的好伙伴。

比如有一次，我在花园里拿着一个纸皮箱和小朋友找地方玩过家家时，不小心碰到一个正在用火柴点烟的小伙子，小伙子手一颤，火柴恰好掉到我们的纸箱子里。“啊！着火了！”小朋友们吓得呱呱大叫。我赶紧拿出随身携带的遥控器，按下红色按钮，在家里的红色报警器响了，“能能”通过接收系统，获悉了所发生的情况，马上作出判断，赶忙提水去帮我们熄火。

有了“能能”，接送上学的工作就交给它了。逢到下大雨时，它会备好雨衣雨伞，驾驶汽车来学校接我。有一次，我忘记带语文书了，赶忙拿出遥控器，把信息输进去，刚一按下按钮，“能能”就回复说：我正带着语文书赶来，已到学校门口。原来，它在我出门没多久，就发现我没带语文书，马上给我送来了。

还别看我们家“能能”这么能干，但它要求可低了，只要给它水喝就行了。因为它能够自己充电，在它的肚子里，装有特殊的转换电池，可以把水转换成电能。而且也不用担心忘了给它水喝，它自己会去找水喝的。