作者backprog (back-propagation)
看板Soft_Job
标题Re: [请益] 徵大数据课程心得
时间Sun Apr 2 16:19:11 2017
我目前从事资料科学相关工作，
时间分配上，扣除泡咖啡、开会、喇赛等等时间以後
95% Data mining（包含资料视觉化）、5% Machine Learning
以下是我的大数据课程心得:
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[机器学习 3学分]
最早在学校修这门课的时候，不知道需要什麽先备知识。
没有机率、统计等基础就傻傻跑去修，
线代只学过工程数学那些，而且还忘得差不多了...
结果，除了 k-mean 以外什麽都没学到，所以就被当了。
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之後，我把田神的 HW0 拿来做，
想说：「写出这些题目，应该就有卷土重来的本钱了吧...」
当时 HW0 都是找某位经济系的同学请教才弄懂，给我看的都是五专会统科的课本。
我跟她说：「天啊你有超有做AI的天分，只要会写程式的话就超强惹!」
结果，她现在跑去绿地球当空姐。
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[Pattern Recognition 3学分]
然後，我觉得自己应该准备好了，就去修这门课。
选课前，我还拿着 HW0 问老师：「懂这些够吗？」
修课以後学到特徵、资料正规化、训练集、测试集，交叉验证等等观念，
才慢慢建立起比较完整的资料科学观念轮廓。
虽然考数学题的时候，成绩还是很惨烈，
但是老师要求我们在纸上一步步推演 Perceptron 的运作过程，
推演完以後有一点点"奇妙的"感觉，但我说不清楚是什麽。
为了弄清楚，为了让这个感觉更强烈，我用C++自干出一个 Perceptron，
搭配 OpenCV 把过程视觉化。
跑训练的时候，看着自己写的 Perceptron 不停移动，
真的慢慢把两类 sample set 切得越来愈开。
我第一次感到自己写的程式有智慧，真的会自己发现些什麽，那种感动是难以言喻的~
这门课还有学到贝氏机率、kNN、SVM 等其他模型，
以及升维、降维等等一些入门的特徵处理手法。
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当时深度学习在台湾还没红，至少在台湾学界并不是广为人知的。
TensorFlow 也还没出来。
之後更进阶的东西我大多数都是靠自修、或者和朋友同事讨论，
就没再上过这种正式的课程，但修了 Pattern Recognition 应该是把我带入门的关键。
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※ 编辑: backprog (180.177.53.142), 04/02/2017 16:31:31
1F：推 gerojeng: 赞赞赞 04/02 17:10
2F：推 cuteSquirrel: 推荐这篇文章。 04/02 18:48
3F：推 ahahahahah: 猛 04/02 18:59
4F：推 starcraftiii: 一般来说资料视觉化大概占了七八成的时间 04/02 19:28
5F：→ starcraftiii: 不然麻瓜会看不懂我们在做什麽 04/02 19:28
没错
6F：推 waterdisney: 经济系同学的图呢？ 04/02 19:39
在我深深的脑海中~~
7F：推 popxpopxpop: 推 04/02 20:01
8F：推 kenshin528: 羡慕不用做 data clean 和 etl 04/03 00:58
没有不用，我只是把这两样当作 data mining 理所当然的一部分
9F：→ spiderway: 那你就视觉化啊 04/03 00:59
10F：→ angusyu: HWO是什麽？ 04/03 02:24
homework 0
※ 编辑: backprog (125.227.205.43), 04/03/2017 12:17:28
11F：推 a1982213: 给一下楼上 林轩田 homework 0 04/04 19:17