机器学习下的大数据、训练

回首向来萧瑟处，只能感慨一句，哎！个中滋味一言难尽。

第一次听到机器学习这个概念，是在数学建模的课程上，听一个老师在讲SPSS，讲着讲着，他开始说大数据的事情，然后就聊到了机器学习，当时我就在好奇，机器学习到底是什么，好好的个数学课，非得扯这些干嘛？

现在想想这些，不免有点儿好笑。不过当时这么想也不奇怪，毕竟那时候见识得还不多。又一年快下来，没有想到，我竟然也要开始设计这个方面了。不过又多了一年的储备，现在看来，大抵上许多东西还是相通的，数学、算法设计、训练（训练一词头一回知道是机器学习的用语，还要多亏了中兴的比赛，虽然啥也没能做出来，不过毕竟还是了解了不少），这些都是相互牵连的。

不知道大家看了我前几天的离散数学没有，其中有一道题，我还不会用数学方法求解，不过编个程序，计算机直接跑出来，也不为不可。现在想来，数值计算的突破进展，功劳一半要归功于计算机，数学理论与编程算法，二者相辅相成，不断促进，以至大同。

附录那道题与其算法：

i=0;
for a=0:25
for b=0:25
for c=0:25
for d=0:25if(mod(a*d-b*c,26)==1||mod(a*d-b*c,26)==3||mod(a*d-b*c,26)==5||mod(a*d-b*c,26)==7||mod(a*d-b*c,26)==9||mod(a*d-b*c,26)==11||mod(a*d-b*c,26)==15||mod(a*d-b*c,26)==17||mod(a*d-b*c,26)==19||mod(a*d-b*c,26)==21||mod(a*d-b*c,26)==23||mod(a*d-b*c,26)==2)i=i+1;end
end
end
end
end
disp(i);

最后结果是157428

“吾生也有涯，而知也无涯。”千百年前，庄子就告诉人们这样的道理。但是“以有涯随无涯”真的“殆矣”嘛？唯唯否否，不然。活到老，学到老，要想让自己舒服一点地生活，学习是避免不了的，至少现在是逃不了的。现实的残酷是，尽管你不想和别人比，但是社会自身会具有比较淘汰的作用，他们只会保留高效的办法，高效的人，“马太效应”似乎已经到了不可逆转的地步。

我有些无能为力，所能做的就是和大家再分享一些算法和机器学习的知识吧。

现在看来，机器学习里面的东西，先是数学基础，构造出学习训练的函数，所谓训练数据，那么必定是将原数据映射到新数据，然后让算法做出判断选择，给出设定的条件，如何评判这些数据或者说如何从中提取有效信息，或许这就是训练数据，而训练数据的手段，就是数学模型，类似于信号系统的系统函数，将激励变换到响应。虽然这些大可不必了解，毕竟现在要求只是会用就行，但是细细想来，如果眼光看长远一些，想要走得远一些，没有这些基础就想“高屋建瓴”，那莫不是痴人说梦啊。受制于人的日子不好过啊，所以为了日子能够更好一些，希望诸君中，有兴趣者可以仔细考究考究，而且与信号系统有极其相似之处。

学习是挺痛苦的，借用马克思的一句话，“学习来到人间，从上到下都流着学生的血与泪”，个中滋味我想各位一定深有体会。然而，我们改变不了这一点，所以苦中作乐是唯一洒脱的做法了，大家看这些点，不要单纯割裂看，如果能够有一点联想或是说能够从中窥看到别的学科的影子，我想那时节，你的心里起码会舒坦一些，毕竟你看到了一个熟悉的身影，只是面貌不太一样而已。慢慢地或许就能感受到，大抵“万物与我合一”，即是这样（万事本没有分别，只是人们习惯于划分，但划到最后，又将他们融合于人一体之中，这岂不是万物与我合一？）。

看多了，或许就能相同许多点，好比任督二脉中真气汇聚，终于一天打通了。在那一天来之前，慢慢积累，但还是要有进有出啊，不能积郁得太过了，不然心会累得很。

天地与我并生，万物与我合一。以臻化境也！

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