iT邦幫忙

2018 iT 邦幫忙鐵人賽
DAY 30
1

想不到真的寫完三十天了,開始打文才知道老師們平常上課有多厲害,自己了解的概念要用解釋性的話再說一次真的滿困難的。寫這二十幾篇文讓我最困擾的地方就是所有出現的數學式子了,所以這邊跟大家推薦這個網站,他可以用latex的語法很快速的寫出數學式,並且生出一張圖片給你,真的很方便!

也很抱歉,第一篇說我要呼叫套件,但是其實我沒有呼叫到套件,主要是因為呼叫套件真的完全沒有難度,以python scikit-learn來說,大概就是

from sklearn import linear_model
clf = linear_model.Ridge(alpha = 1.)
clf.fit (feature , target) 
clf.predict(test_data)

基本上就是這種寫法而已,完全不需要知道任何原理,只要換個東西import,然後都是fit與predict,只要知道輸入的資料要長什麼樣子,就可以了。所以其實後來想想好像也沒什麼特別需要打出來的,而且也覺得還是著重在原理的推導比較有趣!

再來要抱歉雖然說實做PRML,但是其實我也只做了幾個部份而已,PRML還有很多很多東西非常值得大家去看去實做,不過篇幅關係我沒辦法全部寫出來。例如PRML裡面也有介紹基本的神經網路,看完那一章再去看神經網路的文章一定是會有幫助的。又或是更進階的組合模型,例如boosting方法,在裡面也有介紹,內如真的相當豐富有興趣的話一定要去看一下。

最後想說的是,我大學是歷史系,數學底子應該比大部份的人差很多,我相信連我都可以看懂這些東西,甚至簡單的做出一些可以動的程式,你一定也沒問題。我想真的只是需要克服看到那些鬼畫符的數字就反感的第一步,接著就很可以享受這些厲害的人所推導出來的東西,並且培養出一些興趣,然後開始真正的研究!

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