卷积神经网络卷积层算完数据超阈怎么办2024年_知识

、计算方法不同1、前馈神经网络：一种最简单的神经网络，各神经元分层排列AI爱发猫 wwwaifamaocom。每个神经元只与前一层的神经元相连。接收前一层的输出，并输出给下一层．各层间没有反馈。

2、BP神经网络：是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络。3、卷积神经网络：包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络。

二、用途不同1、前馈神经网络：主要应用包括感知器网络、BP网络和RBF网络。

2、BP神经网络：（1）函数逼近：用输入向量和相应的输出向量训练一个网络逼近一个函数；（2）模式识别：用一个待定的输出向量将它与输入向量联系起来；（3）分类：把输入向量所定义的合适方式进行分类；（4）数据压缩：减少输出向量维数以便于传输或存储。

3、卷积神经网络：可应用于图像识别、物体识别等计算机视觉、自然语言处理、物理学和遥感科学等领域。联系：BP神经网络和卷积神经网络都属于前馈神经网络，三者都属于人工神经网络。因此，三者原理和结构相同。

三、作用不同1、前馈神经网络：结构简单，应用广泛，能够以任意精度逼近任意连续函数及平方可积函数．而且可以精确实现任意有限训练样本集。2、BP神经网络：具有很强的非线性映射能力和柔性的网络结构。

网络的中间层数、各层的神经元个数可根据具体情况任意设定，并且随着结构的差异其性能也有所不同。3、卷积神经网络：具有表征学习能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类。

扩展资料：

1、BP神经网络优劣势BP神经网络无论在网络理论还是在性能方面已比较成熟。其突出优点就是具有很强的非线性映射能力和柔性的网络结构。

网络的中间层数、各层的神经元个数可根据具体情况任意设定，并且随着结构的差异其性能也有所不同。但是BP神经网络也存在以下的一些主要缺陷。

①学习速度慢，即使是一个简单的问题，一般也需要几百次甚至上千次的学习才能收敛。②容易陷入局部极小值。③网络层数、神经元个数的选择没有相应的理论指导。④网络推广能力有限。

2、人工神经网络的特点和优越性，主要表现在以下三个方面①具有自学习功能。

例如实现图像识别时，只在先把许多不同的图像样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，网络就会通过自学习功能，慢慢学会识别类似的图像。自学习功能对于预测有特别重要的意义。

预期未来的人工神经网络计算机将为人类提供经济预测、效益预测，其应用前途是很远大的。②具有联想存储功能。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。③具有高速寻找优化解的能力。

寻找一个复杂问题的优化解，往往需要很大的计算量，利用一个针对某问题而设计的反馈型人工神经网络，发挥计算机的高速运算能力，可能很快找到优化解。

参考资料：

—前馈神经网络—BP神经网络—卷积神经网络—人工神经网络。

卷积神经网络处理规格不同的

用卷积神经网络处理 “图” 结构数据应该怎么办

。

卷积神经网络有以下几种应用可供研究：1、基于卷积网络的形状识别物体的形状是人的视觉系统分析和识别物体的基础，几何形状是物体的本质特征的表现，并具有平移、缩放和旋转不变等特点，所以在模式识别领域，对于形状的分析和识别具有十分重要的意义，而二维图像作为三维图像的特例以及组成部分，因此二维图像的识别是三维图像识别的基础。

2、基于卷积网络的人脸检测卷积神经网络与传统的人脸检测方法不同，它是通过直接作用于输入样本，用样本来训练网络并最终实现检测任务的。

它是非参数型的人脸检测方法，可以省去传统方法中建模、参数估计以及参数检验、重建模型等的一系列复杂过程。本文针对图像中任意大小、位置、姿势、方向、肤色、面部表情和光照条件的人脸。

3、文字识别系统在经典的模式识别中，一般是事先提取特征。提取诸多特征后，要对这些特征进行相关性分析，找到最能代表字符的特征，去掉对分类无关和自相关的特征。

然而，这些特征的提取太过依赖人的经验和主观意识，提取到的特征的不同对分类性能影响很大，甚至提取的特征的顺序也会影响最后的分类性能。同时，图像预处理的好坏也会影响到提取的特征。

卷积神经网络为什么最后接一个全连接层

在常见的卷积神经网络的最后往往会出现一两层全连接层，全连接一般会把卷积输出的二维特征图（featuremap）转化成（N1）一维的一个向量全连接的目的是什么呢？

因为传统的端到到的卷积神经网络的输出都是分类（一般都是一个概率值），也就是几个类别的概率甚至就是一个数--类别号，那么全连接层就是高度提纯的特征了，方便交给最后的分类器或者回归。

但是全连接的参数实在是太多了，你想这张图里就有201212100个参数，前面随便一层卷积，假设卷积核是77的，厚度是64，那也才7764，所以现在的趋势是尽量避免全连接，目前主流的一个方法是全局平均值。

也就是最后那一层的featuremap（最后一层卷积的输出结果），直接求平均值。有多少种分类就训练多少层，这十个数字就是对应的概率或者叫置信度。

卷积神经网络是如何反向调整参数的？

卷积神经网络的模型问题？ 50

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怎么又是你网络自然是搭建起来的啊，比如CNN，一层一层地建，如果你是用别人已经建好的网络，比如最简单的LeNet-5，那么Tensorflow中会直接提供你一个Net；但是如果你是自定义网络类型，那么需要继承nnNodules，然后重新定义网络结构，封装成一个Net，总结起来，模型是很多数学公式搭在一起，然鹅，数学公式是封装好的，可以相互交流哈。

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卷积神经网络的缺点是什么_土豆西瓜大芝麻的博客_卷积神经

平移不变性当我们说平移不变性时,我们意思是,稍微改变同一物体的朝向或位置,可能并不会激活那些识别该物体的神经元。正如上图所示,假如一个神经元是用来识别一只猫的,其参数会随着猫的位置和转动的变化而变化。虽然数据扩增(data aug

卷积神经网络存在的问题,卷积神经网络的卷积层_普通网友的博客-CSDN博

对于无法完美解决的梯度消失问题,一个可能部分解决梯度消失问题的办法是使用ReLU(RectifiedLinearUnit)激活函数,ReLU在卷积神经网络CNN中得到了广泛的应用,在CNN中梯度消失似乎不再是问题。那么它是什么样子呢其实很简单,比我们前面提到的

最新发布影响深度卷积神经网络算法的关键参数是网络结构

局部连接的概念参考局部感受域，即某个视神经元仅考虑某一个小区域的视觉输入，因此相比普通神经网络的全连接层（下一层的某一个神经元需要与前一层的所有节点连接），卷积网络的某一个卷积层的所有节点只负责前层输入的某一个区域（比如某个33的方块）。卷积神经网络的连接性：卷积神经网络中卷积层间的连接被称为稀疏连接（sparse connection），即相比于前馈神经网络中的全连接，卷积层中的神经元仅与其相邻层的部分，而非全部神经元相连。权重共享和稀疏连接一样，减少了卷积神经网络的参数总量，并具有正则化的效果。

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卷积神经网络难点梳理

目录1 基本概念及原理11 基本概念12 基本原理2 卷积是怎么“卷”的21 数学中的卷积22 CNN中的卷积3 损失函数是怎样当好指挥官的4 梯度下降、反向传播和显卡参考内容 1 基本概念及原理 11 基本概念概念名称目的操作示意图卷积(Convolution) 提取特征将图像矩阵遍历乘以卷积核矩阵并输出池化(Pooling) 降低数据量对小块矩阵中的所有数取平均（平均池化）或者取最大（最大池化）并只输出一个值，再遍历激活(Activation) 对

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卷积神经网络的缺点_辽宁大学的博客_卷积神经网络的优缺点

1做卷积神经网络需要将数据集归一化。不同的尺寸混合在一起难以训练。2卷积神经网络没有记忆功能。3对图像处理很友善,对视频语音自然语言处理能力差

关于CNN卷积神经网络的问题_麦格芬230的博客

将卷积神经网络CNN应用到文本分类任务,利用多个不同大小的卷积核来提取句子中的关键信息(类似于多窗口大小的N-gram),从而能够更好地捕捉局部相关性。 4在情感分析任务中,TextCNN的卷积核,卷积的是哪些向量呢卷积卷的是这些向量的什么

深入浅出——搞懂卷积神经网络的过拟合、梯度弥散、batchsize的影响的问题（二）

过拟合梯度弥散 batchsize 不平衡数据集

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cnn卷积神经网络反向传播,卷积神经网络维度变化

深度学习框架，尤其是基于人工神经网络的框架可以追溯到1980年福岛邦彦提出的新认知机[2]，而人工神经网络的历史更为久远。1989年，燕乐存（YannLeCun）等人开始将1974年提出的标准反向传播算法[3]应用于深度神经网络，这一网络被用于手写邮政编码识别。尽管算法可以成功执行，但计算代价非常巨大，神经网路的训练时间达到了3天，因而无法投入实际使用[4]。

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卷积神经网络CNN特点功能及其缺陷_一只不出息的程序员的博客

卷积:简单地说,图像经过平移,相应的特征图上的表达也是平移的。下图只是一个为了说明这个问题的例子。输入图像的左下角有一个人脸,经过卷积,人脸的特征(眼睛,鼻子)也位于特征图的左下角。在神经网络中,卷积被定义为不同位置的特征

记录训练卷积神经网络时遇到的问题_后知后觉w的博客

记录训练卷积神经网络时遇到的问题问题1、softmax分类的loss最后会停在06931这个值原因分析:在分类层使用了keraslayersLambda,导致分类器没有可训练的参数,因此没有分类能力,即,无论是否为object,softmax的输出都是05,根据loss

都说卷积神经网络是个好东西，但它有什么弊端呢

来源：Mathworks翻译 | 王赫编辑 | Donna2012年，三位深度学习的“巨人”Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever 和 Geoffrey Hinton，联合发表了题为 “ImageNet Classification with Deep Convolutional Networks” 的论文。自此，卷积神经网络( CNNs )就成了一个万人追捧的工具，并

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卷积神经网络—全连接层

卷积神经网络—全连接层全连接层全连接层与卷积层全连接层与GAP（全局平均池化层） [1] https://blogcsdnnet/Touch_Dream/article/details/79775786 [2] https://wwwcnblogscom/zongfa/p/9048680html [3] https://wwwzhihucom/question/410379

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五、卷积神经网络CNN5(卷积相关问题2)_满满myno的博客

输出深度(通道)与卷积核(过滤器)的个数相等。激活函数通常放在卷积神经网络的那个操作之后通常放在卷积层之后。如何理解最大池化层有几分缩小池化层:对输入的特征图进行压缩,一方面使特征图变小,简化网络计算复杂度;一方面

卷积神经网络的缺点

（1）效果好是因为仿生学，缺点是无法扩展到平面视觉以外的地方吧。（2）缺点一：实现比较复杂。缺点二：训练所需时间比较久。（3）不是单一算法,不同的任务需要单独训练（4）世界(物理空间、解空间等)是连续且局部平坦的+规律/特征具有时空局部平移不变性，即世界存在局部平移不变的统计规律举个例子：在地球表面某局部画三角形，发现内角和总是等于180，并且随便跑到地球的哪里都是如此，但是如果你

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神经网络卷积神经网络,卷积神经网络常见问题

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。[1] 它包括卷积层(alternatingconvolutionallayer)和池层(poolinglayer)。卷积神经网络是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效识别方法。

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卷积神经网络（CNN）入门常见问题解答

目录什么是神经元？激活函数的作用？什么是神经网络？ CNN怎么进行识别？计算机如何识别图像？ CNN如何更准确人性化的对比图像？什么是卷积操作？感谢作者： CNN笔记：通俗理解卷积神经网络_v_JULY_v的博客-CSDN博客_卷积神经网络通俗理解什么是神经元？神经网络由大量的神经元相互连接而成。每个神经元接受线性组合的输入后，最开始只是简单的线性加权，后来给每个神经元加上了非线性的激活函数，从而进行非线性变换后输出。每两个神经元之间的连接代表加权值，称

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卷积神经网络——解决参数太多问题

一、全连接网路的局限性图像变大导致色彩书变多，不好解决不便处理高维数据对于比较复杂的高维数据，如果按照全连接的方法，则只能通过增加节点、增加层数的方式来解决。增加节点会引起参数过多的问题。由于隐藏层神经网络使用的是sigmod或tanh激活函数，其反向传播的有效成层数只能在4~6层左右。二、理解卷积神经网络三、网络结构卷积神经网络的结构与全连接网络相比复杂很多。它的网络结构主要包括卷积层、池化层。细节又可以分为滤波器、步长、卷积操作、池化操作。 1网络结构描述对于一般的会使用多个卷积

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人工智能深度学习卷积神经网络入门

"java大数据人工智能培训学校全套教材"系列课程由1000集视频构成，基本就是1）时下流行的java培训学校主流内部教材，2）和市面上培训学校的通行的课程体系几乎一样。所以这套课程都能自己学下来，等于上了培训学校一次，完全可以找个java工程师的工作了。 通过学习卷积神经网络概述，为什么引入神经网络来做识别，判断，预测，训练模型，激活函数，sigmoid激活函数，导数和切线，sigmoid激活函数如何求导，链式法则，梯度，梯度下降法与delta法则，BP（back propagation）误差逆传播神经网络，卷积到底有什么作用？如何做到特征提取，池化的名字由来，dropout，Anaconda Prompt的用法，Jupyter notebook的用法，Spyder的用法，建立安装Tensorflow所需的Anaconda虚拟环境，如何在Anaconda虚拟环境安装Tensorflow与Keras概念等让大家对人工智能，卷积神经网络快速入门。 课程特色：专业细致，偏案例，理论强。 课程软件使用：Anaconda，Spyder，Jupyter notebook 重要声明： 1）如果感觉噪音大，可以选择不用耳机，加音箱或用电脑原声 2）既然我们的名字叫人工智能深度学习卷积神经网络入门，这个课程的特点就在于成本最低的，让你最快速的，最容易的入门。人工智能深度学习卷积神经网络入门的最大的难点在于入门入不了，从而最终放弃。俗话说师傅领进门，修行在个人。只要入了门了，后面的事都好办。选课前，务必注意本章的学习目标和内容。想学更多，注意后边的课程。

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python卷积神经网络回归预测_回归[keras]的一维卷积神经网络,做

在上一篇博客里我介绍了如何利用keras对一个给定的数据集来完成多分类任务。100%的分类准确度验证了分类模型的可行性和数据集的准确度。在这篇博客当中我将利用一个稍加修改的数据集来完成线性回归任务。相比较以往的线性回归处理方式，我认为使用神经网络实现线性回归要简单和准确得多。数据集大小仍然是247900，不同的是数据集的第247位变成了湿度特征的真实湿度值。不同于分类算法得到的决策面，回归算法得

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卷积神经网络之全连接层

大多数内容来源于：卷积神经网络中的全连接层全连接层的作用是：连接所有的特征，将输出值送给分类器 (如softmax分类器)，其将卷积输出的二维特征图转化成 (N 1)一维的一个向量。最后的两列小圆球就是两个全连接层，在最后一层卷积结束后，又进行了一次池化操作，输出了20个 1212 的图像（20指最后一层的厚度），然后通过了一个全连接层变成了 1100 的向量（第一个全连接层神

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人工神经网络的功能特点,神经网络的优缺点

此时，网络学习了过多的样本细节，而不能反映样本内含的规律由于BP算法本质上为梯度下降法，而它所要优化的目标函数又非常复杂，因此，必然会出现“锯齿形现象”，这使得BP算法低效；多层前向BP网络的问题：从数学角度看，BP算法为一种局部搜索的优化方法，但它要解决的问题为求解复杂非线性函数的全局极值，因此，算法很有可能陷入局部极值，使训练失败；例如实现图像识别时，只在先把许多不同的图像样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，网络就会通过自学习功能，慢慢学会识别类似的图像。第三，具有高速寻找优化解的能力。

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Keras卷积神经网络数据回归预测实战

基于卷积神经网络的数据回归预测

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热门推荐反向传播算法（过程及公式推导）

反向传播算法（Backpropagation）是目前用来训练人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）的最常用且最有效的算法。

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深度学习---卷积神经网络解决分类与回归问题

一、CNN神经网络的发展史： Lenet，1986年 Alexnet，2012年 2012年，Imagenet比赛冠军的model——Alexnet [2]（以第一作者alex命名），AlexNet 是一种典型的 convolutional neural network，它由5层 convolutional layer，2层 fully connected layer，和最后一层 label layer (1000个node, 每个node代表ImageNet中的一个类别) 组成 GoogleNet

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深度学习之卷积神经网络CNN详细

计算机视觉、自然语言处理等领域(图像分类、图像分割、图像检测、文本

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一文让你彻底了解卷积神经网络

目录卷积层直观理解卷积卷积计算流程计算过程：思考：池化层（PoolingLayer）卷积神经网络的组成前向传播与反向传播卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出

1、WEKA

WEKA 原生的非 Java 版本主要是为了分析农业领域数据而开发的。该工具基于 Java

版本，是非常复杂的，并且应用在许多不同的应用中，包括数据分析以及预测建模的可视化和算法。与 RapidMiner 相比优势在于，它在 GNU

通用公共许可证下是免费的，因为用户可以按照自己的喜好选择自定义。

WEKA 支持多种标准数据挖掘任务，包括数据预处理、收集、分类、回归分析、可视化和特征选取。添加序列建模后，WEKA 将会变得更强大，但目前不包括在内。

2、RapidMiner

该工具是用 Java 语言编写的，通过基于模板的框架提供先进的分析技术。该款工具最大的好处就是，用户无需写任何代码。它是作为一个服务提供，而不是一款本地软件。值得一提的是，该工具在数据挖掘工具榜上位列榜首。

另外，除了数据挖掘，RapidMiner 还提供如数据预处理和可视化、预测分析和统计建模、评估和部署等功能。更厉害的是它还提供来自 WEKA(一种智能分析环境)和 R 脚本的学习方案、模型和算法。

RapidMiner 分布在 AGPL 开源许可下，可以从 SourceForge 上下载。SourceForge 是一个开发者进行开发管理的集中式场所，大量开源项目在此落户，其中就包括维基百科使用的 MediaWiki。

3、NLTK

当涉及到语言处理任务，没有什么可以打败 NLTK。NLTK 提供了一个语言处理工具，包括数据挖掘、机器学习、数据抓取、情感分析等各种语言处理任务。

而您需要做的只是安装 NLTK，然后将一个包拖拽到您最喜爱的任务中，您就可以去做其他事了。因为它是用 Python 语言编写的，你可以在上面建立应用，还可以自定义它的小任务。

4、Orange

Python 之所以受欢迎，是因为它简单易学并且功能强大。如果你是一个 Python 开发者，当涉及到需要找一个工作用的工具时，那么没有比 Orange 更合适的了。它是一个基于 Python 语言，功能强大的开源工具，并且对初学者和专家级的大神均适用。

此外，你肯定会爱上这个工具的可视化编程和 Python 脚本。它不仅有机器学习的组件，还附加有生物信息和文本挖掘，可以说是充满了数据分析的各种功能。

5、KNIME

数据处理主要有三个部分：提取、转换和加载。而这三者 KNIME 都可以做到。 KNIME

为您提供了一个图形化的用户界面，以便对数据节点进行处理。它是一个开源的数据分析、报告和综合平台，同时还通过其模块化数据的流水型概念，集成了各种机

器学习的组件和数据挖掘，并引起了商业智能和财务数据分析的注意。

KNIME 是基于 Eclipse，用 Java 编写的，并且易于扩展和补充插件。其附加功能可随时添加，并且其大量的数据集成模块已包含在核心版本中。

6、R-Programming

如果我告诉你R项目，一个 GNU 项目，是由 R(R-programming简称，以下统称R)自身编写的，你会怎么想它主要是由 C

语言和 FORTRAN 语言编写的，并且很多模块都是由 R 编写的，这是一款针对编程语言和软件环境进行统计计算和制图的免费软件。

R语言被广泛应用于数据挖掘，以及开发统计软件和数据分析中。近年来，易用性和可扩展性也大大提高了 R 的知名度。除了数据，它还提供统计和制图技术，包括线性和非线性建模，经典的统计测试，时间序列分析、分类、收集等等。

　　大数据分析是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器，气候信息，公开的信息，如杂志，报纸，文章。大数据分析产生的其他例子包括购买交易记录，网络日志，病历，军事监控，视频和图像档案，及大型电子商务。

　　大数据分析，他们对企业的影响有一个兴趣高涨。大数据分析是研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。

　　一、Hadoop

　　Hadoop是一个开源框架，它允许在整个集群使用简单编程模型计算机的分布式环境存储并处理大数据。它的目的是从单一的服务器到上千台机器的扩展，每一个台机都可以提供本地计算和存储。

　　Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop

是可靠的，即使计算元素和存储会失败，它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop是高效的，它采用并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop

还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

　　Hadoop是轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点：

　　1、高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。

　　2、高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。

　　3、高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。

　　4、高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。

　　Hadoop带有用 Java 语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如

C++。

　　二、HPCC

　　HPCC，High Performance Computing and

Communications(高性能计算与通信)的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了"重大挑战项目：高性能计算与通信"的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。

　　该项目主要由五部分组成：

　　1、高性能计算机系统(HPCS)，内容包括今后几代计算机系统的研究、系统设计工具、先进的典型系统及原有系统的评价等;

　　2、先进软件技术与算法(ASTA)，内容有巨大挑战问题的软件支撑、新算法设计、软件分支与工具、计算计算及高性能计算研究中心等;

　　3、国家科研与教育网格(NREN)，内容有中接站及10亿位级传输的研究与开发;

　　4、基本研究与人类资源(BRHR)，内容有基础研究、培训、教育及课程教材，被设计通过奖励调查者-开始的，长期的调查在可升级的高性能计算中来增加创新意识流，通过提高教育和高性能的计算训练和通信来加大熟练的和训练有素的人员的联营，和来提供必需的基础架构来支持这些调查和研究活动;

　　5、信息基础结构技术和应用(IITA )，目的在于保证美国在先进信息技术开发方面的领先地位。

　　三、Storm

　　Storm是一个免费开源、分布式、高容错的实时计算系统。Storm令持续不断的流计算变得容易，弥补了Hadoop批处理所不能满足的实时要求。Storm经常用于在实时分析、在线机器学习、持续计算、分布式远程调用和ETL等领域。Storm的部署管理非常简单，而且，在同类的流式计算工具，Storm的性能也是非常出众的。

　　Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。Storm由Twitter开源而来，其它知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、乐元素、Admaster等等。

　　Storm有许多应用领域：实时分析、在线机器学习、不停顿的计算、分布式RPC(远过程调用协议，一种通过网络从远程计算机程序上请求服务)、

ETL(Extraction-Transformation-Loading的缩写，即数据抽取、转换和加载)等等。Storm的处理速度惊人：经测试，每个节点每秒钟可以处理100万个数据元组。Storm是可扩展、容错，很容易设置和操作。

　　四、Apache Drill

　　为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法，Apache软件基金会近日发起了一项名为"Drill"的开源项目。Apache

Drill 实现了Google’s Dremel。"Drill"已经作为Apache孵化器项目来运作，将面向全球软件工程师持续推广。

　　该项目将会创建出开源版本的谷歌Dremel

Hadoop工具(谷歌使用该工具来为Hadoop数据分析工具的互联网应用提速)。而"Drill"将有助于Hadoop用户实现更快查询海量数据集的目的。

　　"Drill"项目其实也是从谷歌的Dremel项目中获得灵感：该项目帮助谷歌实现海量数据集的分析处理，包括分析抓取Web文档、跟踪安装在Android

Market上的应用程序数据、分析垃圾邮件、分析谷歌分布式构建系统上的测试结果等等。

　　通过开发"Drill"Apache开源项目，组织机构将有望建立Drill所属的API接口和灵活强大的体系架构，从而帮助支持广泛的数据源、数据格式和查询语言。

　　五、RapidMiner

　　RapidMiner提供机器学习程序。而数据挖掘，包括数据可视化，处理，统计建模和预测分析。

　　RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。

　　功能和特点

　　免费提供数据挖掘技术和库;100%用Java代码(可运行在操作系统);数据挖掘过程简单，强大和直观;内部XML保证了标准化的格式来表示交换数据挖掘过程;可以用简单脚本语言自动进行大规模进程;多层次的数据视图，确保有效和透明的数据;图形用户界面的互动原型;命令行(批处理模式)自动大规模应用;Java

API(应用编程接口);简单的插件和推广机制;强大的可视化引擎，许多尖端的高维数据的可视化建模;400多个数据挖掘运营商支持;耶鲁大学已成功地应用在许多不同的应用领域，包括文本挖掘，多媒体挖掘，功能设计，数据流挖掘，集成开发的方法和分布式数据挖掘。

　　RapidMiner的局限性;RapidMiner 在行数方面存在大小限制;对于RapidMiner，您需要比ODM和SAS更多的硬件资源。

　　六、Pentaho BI

　　Pentaho BI 平台不同于传统的BI

产品，它是一个以流程为中心的，面向解决方案(Solution)的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，方便商务智能应用的开发。它的出现，使得一系列的面向商务智能的独立产品如Jfree、Quartz等等，能够集成在一起，构成一项项复杂的、完整的商务智能解决方案。

　　Pentaho BI 平台，Pentaho Open BI

套件的核心架构和基础，是以流程为中心的，因为其中枢控制器是一个工作流引擎。工作流引擎使用流程定义来定义在BI

平台上执行的商业智能流程。流程可以很容易的被定制，也可以添加新的流程。BI

平台包含组件和报表，用以分析这些流程的性能。目前，Pentaho的主要组成元素包括报表生成、分析、数据挖掘和工作流管理等等。这些组件通过

J2EE、WebService、SOAP、HTTP、Java、JavaScript、Portals等技术集成到Pentaho平台中来。

Pentaho的发行，主要以Pentaho SDK的形式进行。

　　Pentaho

SDK共包含五个部分：Pentaho平台、Pentaho示例数据库、可独立运行的Pentaho平台、Pentaho解决方案示例和一个预先配制好的

Pentaho网络服务器。其中Pentaho平台是Pentaho平台最主要的部分，囊括了Pentaho平台源代码的主体;Pentaho数据库为

Pentaho平台的正常运行提供的数据服务，包括配置信息、Solution相关的信息等等，对于Pentaho平台来说它不是必须的，通过配置是可以用其它数据库服务取代的;可独立运行的Pentaho平台是Pentaho平台的独立运行模式的示例，它演示了如何使Pentaho平台在没有应用服务器支持的情况下独立运行;

　　Pentaho解决方案示例是一个Eclipse工程，用来演示如何为Pentaho平台开发相关的商业智能解决方案。

　　Pentaho BI 平台构建于服务器，引擎和组件的基础之上。这些提供了系统的J2EE

服务器，安全，portal，工作流，规则引擎，图表，协作，内容管理，数据集成，分析和建模功能。这些组件的大部分是基于标准的，可使用其他产品替换之。

　　七、Druid

　　Druid是实时数据分析存储系统，Java语言中最好的数据库连接池。Druid能够提供强大的监控和扩展功能。

　　八、Ambari

　　大数据平台搭建、监控利器;类似的还有CDH

　　1、提供Hadoop集群

　　Ambari为在任意数量的主机上安装Hadoop服务提供了一个逐步向导。

　　Ambari处理集群Hadoop服务的配置。

　　2、管理Hadoop集群

　　Ambari为整个集群提供启动、停止和重新配置Hadoop服务的中央管理。

　　3、监视Hadoop集群

　　Ambari为监视Hadoop集群的健康状况和状态提供了一个仪表板。

　　九、Spark

　　大规模数据处理框架(可以应付企业中常见的三种数据处理场景：复杂的批量数据处理(batch data

processing);基于历史数据的交互式查询;基于实时数据流的数据处理，Ceph:Linux分布式文件系统。

　　十、Tableau Public

　　1、什么是Tableau Public - 大数据分析工具

　　这是一个简单直观的工具。因为它通过数据可视化提供了有趣的见解。Tableau

Public的百万行限制。因为它比数据分析市场中的大多数其他玩家更容易使用票价。使用Tableau的视觉效果，您可以调查一个假设。此外，浏览数据，并交叉核对您的见解。

　　2、Tableau Public的使用

　　您可以免费将交互式数据可视化发布到Web;无需编程技能;发布到Tableau

Public的可视化可以嵌入到博客中。此外，还可以通过电子邮件或社交媒体分享网页。共享的内容可以进行有效硫的下载。这使其成为最佳的大数据分析工具。

　　3、Tableau Public的限制

　　所有数据都是公开的，并且限制访问的范围很小;数据大小限制;无法连接到[R ;读取的唯一方法是通过OData源，是Excel或txt。

　　十一、OpenRefine

　　1、什么是OpenRefine - 数据分析工具

　　以前称为GoogleRefine的数据清理软件。因为它可以帮助您清理数据以进行分析。它对一行数据进行操作。此外，将列放在列下，与关系数据库表非常相似。

　　2、OpenRefine的使用

　　清理凌乱的数据;数据转换;从网站解析数据;通过从Web服务获取数据将数据添加到数据集。例如，OpenRefine可用于将地址地理编码到地理坐标。

　　3、OpenRefine的局限性

　　Open Refine不适用于大型数据集;精炼对大数据不起作用

　　十二、KNIME

　　1、什么是KNIME - 数据分析工具

　　KNIME通过可视化编程帮助您操作，分析和建模数据。它用于集成各种组件，用于数据挖掘和机器学习。

　　2、KNIME的用途

　　不要写代码块。相反，您必须在活动之间删除和拖动连接点;该数据分析工具支持编程语言;事实上，分析工具，例如可扩展运行化学数据，文本挖掘，蟒蛇，和[R

。

　　3、KNIME的限制

　　数据可视化不佳

　　十三、Google Fusion Tables

　　1、什么是Google Fusion Tables

　　对于数据工具，我们有更酷，更大版本的Google Spreadsheets。一个令人难以置信的数据分析，映射和大型数据集可视化工具。此外，Google

Fusion Tables可以添加到业务分析工具列表中。这也是最好的大数据分析工具之一。

　　2、使用Google Fusion Tables

　　在线可视化更大的表格数据;跨越数十万行进行过滤和总结;将表与Web上的其他数据组合在一起;您可以合并两个或三个表以生成包含数据集的单个可视化;

　　3、Google Fusion Tables的限制

　　表中只有前100,000行数据包含在查询结果中或已映射;在一次API调用中发送的数据总大小不能超过1MB。

　　十四、NodeXL

　　1、什么是NodeXL

　　它是关系和网络的可视化和分析软件。NodeXL提供精确的计算。它是一个免费的(不是专业的)和开源网络分析和可视化软件。NodeXL是用于数据分析的最佳统计工具之一。其中包括高级网络指标。此外，访问社交媒体网络数据导入程序和自动化。

　　2、NodeXL的用途

　　这是Excel中的一种数据分析工具，可帮助实现以下方面：

　　数据导入;图形可视化;图形分析;数据表示;该软件集成到Microsoft Excel

2007,2010,2013和2016中。它作为工作簿打开，包含各种包含图形结构元素的工作表。这就像节点和边缘;该软件可以导入各种图形格式。这种邻接矩阵，Pajek

net，UCINet dl，GraphML和边缘列表。

　　3、NodeXL的局限性

　　您需要为特定问题使用多个种子术语;在稍微不同的时间运行数据提取。

　　十五、Wolfram Alpha

　　1、什么是Wolfram Alpha

　　它是Stephen Wolfram创建的计算知识引擎或应答引擎。

　　2、Wolfram Alpha的使用

　　是Apple的Siri的附加组件;提供技术搜索的详细响应并解决微积分问题;帮助业务用户获取信息图表和图形。并有助于创建主题概述，商品信息和高级定价历史记录。

　　3、Wolfram Alpha的局限性

　　Wolfram Alpha只能处理公开数字和事实，而不能处理观点;它限制了每个查询的计算时间;这些数据分析统计工具有何疑问

　　十六、Google搜索运营商

　　1、什么是Google搜索运营商

　　它是一种强大的资源，可帮助您过滤Google结果。这立即得到最相关和有用的信息。

　　2、Google搜索运算符的使用

　　更快速地过滤Google搜索结果;Google强大的数据分析工具可以帮助发现新信息。

　　十七、Excel解算器

　　1、什么是Excel解算器

　　Solver加载项是Microsoft Office Excel加载项程序。此外，它在您安装Microsoft

Excel或Office时可用。它是excel中的线性编程和优化工具。这允许您设置约束。它是一种先进的优化工具，有助于快速解决问题。

　　2、求解器的使用

　　Solver找到的最终值是相互关系和决策的解决方案;它采用了多种方法，来自非线性优化。还有线性规划到进化算法和遗传算法，以找到解决方案。

　　3、求解器的局限性

　　不良扩展是Excel Solver缺乏的领域之一;它会影响解决方案的时间和质量;求解器会影响模型的内在可解性;

　　十八、Dataiku DSS

　　1、什么是Dataiku DSS

　　这是一个协作数据科学软件平台。此外，它还有助于团队构建，原型和探索。虽然，它可以更有效地提供自己的数据产品。

　　2、Dataiku DSS的使用

　　Dataiku DSS - 数据分析工具提供交互式可视化界面。因此，他们可以构建，单击，指向或使用SQL等语言。

　　3、Dataiku DSS的局限性

　　有限的可视化功能;UI障碍：重新加载代码/数据集;无法轻松地将整个代码编译到单个文档/笔记本中;仍然需要与SPARK集成

　　以上的工具只是大数据分析所用的部分工具，小编就不一一列举了，下面把部分工具的用途进行分类：

　　1、前端展现

　　用于展现分析的前端开源工具有JasperSoft，Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。

　　用于展现分析商用分析工具有Style Intelligence、RapidMiner Radoop、Cognos, BO, Microsoft

Power BI, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau 。

　　国内的有BDP，国云数据(大数据分析魔镜)，思迈特，FineBI等等。

　　2、数据仓库

　　有Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica 等等。

　　3、数据集市

　　有QlikView、 Tableau 、Style Intelligence等等。

主要分为 7 个阶段：入门知识 → Java 基础 → Scala 基础 → Hadoop 技术模块 → Hadoop 项目实战 → Spark 技术模块 → 大数据项目实战。

阶段一：学习入门知识

这一部分主要针对的是新手，在学习之前需要先掌握基本的数据库知识。MySQL 是一个 DBMS（数据库管理系统），是最流行的关系型数据库管理系统（关系数据库，是建立在关系数据库模型基础上的数据库，借助于集合代数等概念和方法来处理数据库中的数据）。

MongoDB 是 IT 行业非常流行的一种非关系型数据库（NoSQL），其灵活的数据存储方式备受当前 IT 从业人员的青睐。

而 Redis 是一个开源、支持网络、基于内存、键值对存储数据库。两者都非常有必要了解。

1、Linux 基础入门（新版）

2、Vim编辑器

3、Git 实战教程

4、MySQL 基础课程

5、MongoDB 基础教程

6、Redis基础教程

阶段二：Java基础

Java 是目前使用最为广泛的编程语言，它具有的众多特性，特别适合作为大数据应用的开发语言。

Java 语言具有功能强大和简单易用两个特征，跨平台应用能力比 C、C++ 更易用，更容易上手。同时还具有简单性、面向对象、分布式、健壮性、安全性、平台独立与可移植性、多线程、动态性等特点。最重要的一点是 Hadoop 是用 Java 编写的。

1、Java编程语言（新版）

2、Java进阶之设计模式

3、J2SE核心开发实战

4、JDK 核心 API

5、JDBC 入门教程

6、Java 8 新特性指南

阶段三：Scala基础

Scala 是一种多范式的编程语言，其设计的初衷是要集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。由于 Scala 运行于 Java 平台（Java 虚拟机），并兼容现有的Java 程序，所以 Scala 可以和大数据相关的基于 JVM 的系统很好的集成。

1、Scala 开发教程

2、Scala 专题教程 - Case Class和模式匹配

3、Scala 专题教程 - 隐式变换和隐式参数

4、Scala 专题教程 - 抽象成员

5、Scala 专题教程 - Extractor

6、Scala 开发二十四点游戏

阶段四：Hadoop技术模块

Hadoop 是一款支持数据密集型分布式应用并以 Apache 20 许可协议发布的开源软件框架，它能搭建大型数据仓库，PB 级别数据的存储、处理、分析、统计等业务。编程语言你可以选，但 Hadoop 一定是大数据必学内容。

1、Hadoop入门进阶课程

2、Hadoop部署及管理

3、HBASE 教程

4、Hadoop 分布式文件系统--导入和导出数据

5、使用 Flume 收集数据

阶段五：Hadoop项目实战

当然，学完理论就要进行动手实战了，Hadoop 项目实战可以帮助加深对内容的理解，并锻炼动手能力。

1、Hadoop 图处理--《hadoop应用框架》

阶段六：Spark技术模块

Spark 和 Hadoop 都是大数据框架。Hadoop 提供了 Spark 所没有的功能特性，比如分布式文件系统，而 Spark 为需要它的那些数据集提供了实时内存处理。所以学习 Spark 也非常必要。

1、Spark

2、x 快速入门教程

2、Spark 大数据动手实验

3、Spark 基础之 GraphX 图计算框架学习

4、Spark 基础之 DataFrame 基本概念学习

5、Spark 基础之 DataFrame 高阶应用技巧

6、Spark 基础之 Streaming 快速上手

7、Spark 基础之 SQL 快速上手

8、Spark 基础之使用机器学习库 MLlib

9、Spark 基础之 SparkR 快速上手

10、流式实时日志分析系统--《Spark 最佳实践》

11、使用 Spark 和 D3js 分析航班大数据

阶段七：大数据项目实战

最后阶段提供了大数据实战项目，这是对常用技能的系统运用，例如使用常用的机器学习进行建模、分析和运算，这是成为大数据工程师过程中的重要一步。

1、Ebay 在线拍卖数据分析

2、流式实时日志分析系统--《Spark 最佳实践》

3、大数据带你挖掘打车的秘籍

4、Twitter数据情感分析

5、使用 Spark 进行流量日志分析

6、Spark流式计算电商商品关注度

7、Spark的模式挖掘-FPGrowth算法

扩展资料：

大数据技术的具体内容：

分布式存储计算架构（强烈推荐：Hadoop）

分布式程序设计（包含：Apache Pig或者Hive）

分布式文件系统（比如：Google GFS）

多种存储模型，主要包含文档，图，键值，时间序列这几种存储模型（比如：BigTable，Apollo， DynamoDB等）

数据收集架构（比如：Kinesis，Kafla）

集成开发环境（比如：R-Studio）

程序开发辅助工具（比如：大量的第三方开发辅助工具）

调度协调架构工具（比如：Apache Aurora）

机器学习（常用的有Apache Mahout 或 H2O）

托管管理（比如：Apache Hadoop Benchmarking）

安全管理（常用的有Gateway）

大数据系统部署（可以看下Apache Ambari）

搜索引擎架构（学习或者企业都建议使用Lucene搜索引擎）

多种数据库的演变（MySQL/Memcached）

商业智能（大力推荐：Jaspersoft ）

数据可视化（这个工具就很多了，可以根据实际需要来选择）

大数据处理算法（10大经典算法）

目前市面上有很多人工智能聊天机器人平台可供选择，以下是一些比较常见的平台：

1 天行数据：提供了多种人工智能服务，包括聊天机器人、语音识别、图像识别等，支持多种开发语言和平台，如Java、Python、微信公众号等。

2 腾讯云智能对话：基于腾讯AI技术的智能对话平台，提供了多种对话场景模板和自定义开发接口，支持语音、文字、等多种输入方式。

3 阿里云智能对话：提供了多种对话场景模板和自定义开发接口，支持多种输入方式，如语音、文字、等，还支持多轮对话和上下文理解。

4 BotStar：一款基于无代码的聊天机器人平台，提供了多种模板和自定义开发接口，支持多种渠道，如网站、Facebook、微信等。

5 至简：一款基于自然语言处理技术的聊天机器人平台，提供了多种对话场景模板和自定义开发接口，支持多种输入方式，如语音、文字等。

至于至简平台，它的特点是简单易用，无需编程经验即可创建自己的聊天机器人，并且支持多种语言和多种渠道。但是由于每个平台的特点和功能不同，具体选择还需要根据自己的需求和实际情况进行评估。

Programming Libraries 编程库资源

我是一个“学习要敢于冒险和尝试”观念的倡导者。这是我学习编程的方式，我相信很多人也是这样学习程序设计的。先了解你的能力极限，然后去拓展你的能力。如果你了解如何编程，可以将编程经验很快借鉴到深入学习机器学习上。在你实现一个实际的产品系统之前，你必须遵循一些规则、学习相关数学知识。

找到一个库并且仔细阅读相关文档，根据教程，开始尝试实现一些东西。下面列出的是开源的机器学习库中最好的几种。我认为，并不是他们中的每一种都适合用在你的系统中，但是他们是你学习、探索和实验的好材料。

你可以从一个由你熟悉的语言编写的库开始学习，然后再去学习其他功能强大的库。如果你是一个优秀的程序员，你会知道怎样从一种语言，简单合理地迁移到另一种语言。语言的逻辑都是相同的，只是语法和API稍有不同。

R Project for Statistical Computing：这是一个开发环境，采用一种近似于Lisp的脚本语言。在这个库中，所有你想要的与统计相关的功能都通过R语言提供，包括一些复杂的图标。CRAN(你可以认为是机器学弟的第三方包)中的机器学习目录下的代码，是由统计技术方法和其他相关领域中的****编写的。如果你想做实验，或是快速拓展知识，R语言都是必须学习的。但它可能不是你学习的第一站。

WEKA：这是一个数据挖掘工作平台，为用户提供数一系列据挖掘全过程的API、命令行和图形化用户接口。你可以准备数据、可视化、建立分类、进行回归分析、建立聚类模型，同时可以通过第三方插件执行其他算法。

Mahout是Hadoop中为机器学习提供的一个很好的JAVA框架，你可以自行学习。如果你是机器学习和大数据学习的新手，那么坚持学习WEKA，并且全心全意地学习一个库。

Scikit Learn:这是用Python编写的，基于NumPy和SciPy的机器学习库。如果你是一个Python或者Ruby语言程序员，这是适合你用的。这个库很用户接口友好，功能强大，并且配有详细的文档说明。如果你想试试别的库，你可以选择Orange。

Octave:如果你很熟悉MatLab，或者你是寻求改变的NumPy程序员，你可以考虑 Octave。这是一个数值计算环境，与MatLab像是，借助Octave你可以很方便地解决线性和非线性问题，比如机器学习算法底层涉及的问题。如果你有工程背景，那么你可以由此入手。

BigML:可能你并不想进行编程工作。你完全可以不通过代码，来使用 WEKA那样的工具。你通过使用BigMLS的服务来进行更加深入的工作。BigML通过Web页面，提供了机器学习的接口，因此你可以通过浏览器来建立模型。

补充：

NLTK NLTK is a leading platform for building Python programs to work with human language data It provides easy-to-use interfaces to over 50 corpora and lexical resources such as WordNet, along with a suite of text processing libraries for classification, tokenization, stemming, tagging, parsing, and semantic reasoningLingPipe: 是一个自然语言处理的Java开源工具包。LingPipe目前已有很丰富的功能，包括主题分类（Top Classification）、命名实体识别（Named Entity Recognition）、词性标注（Part-of Speech Tagging）、句题检测（Sentence Detection）、查询拼写检查（Query Spell Checking）、兴趣短语检测（Interseting Phrase Detection）、聚类（Clustering）、字符语言建模（Character Language Modeling）、医学文献下载/解析/索引（MEDLINE Download, Parsing and Indexing）、数据库文本挖掘（Database Text Mining）、中文分词（Chinese Word Segmentation）、情感分析（Sentiment Analysis）、语言辨别（Language Identification）等API。

挑选出一个平台，并且在你实际学习机器学习的时候使用它。不要纸上谈兵，要去实践！

Video Courses视频课程

很多人都是通过视频资源开始接触机器学习的。我在YouTube和VideoLectures上看了很多于机器学习相关的视频资源。这样做的问题是，你可能只是观看视频而并不实际去做。我的建议是，你在观看视频的时候，应该多记笔记，及时后来你会抛弃你的笔记。同时，我建议你将学到的东西付诸实践。

坦白讲，我没有看见特别合适初学者的视频资源。视频资源都需要你掌握一定的线性代数、概率论等知识。Andrew Ng在斯坦福的讲解可能是最适合初学者的，下面是我推荐的一些视频资源。

Stanford Machine Learning斯坦福的机器学习课程：可以在Coursera上观看，这门课是由 Andrew Ng讲解的。只要注册，你可以随时观看所有的课程视频，从Stanford CS229 course下载讲义和笔记。这门课包括了家庭作业和小测试，课程主要讲解了线性代数的知识，使用Octave库。

Caltech Learning from Data加利福尼亚理工学院的数据分析课程：你可以在edX上学习这门课程，课程是由Yaser Abu-Mostafa讲解的。所有的课程视频和资料都在加利福尼亚理工学院的网站上。与斯坦福的课程类似，你可以根据自己的情况安排学习进度，完成家庭作业和小论文。它与斯坦福的课程主题相似，关注更多的细节和数学知识。对于初学者来说，家庭作业可能稍有难度。

Machine Learning Category on VideoLecturesNet网站中的机器学习目录：这是个很容易令人眼花缭乱的资源库。你可以找出比较感兴趣的资源，并且深入学习。不要纠结于不适合你的视频，或者对于感兴趣的内容你可以做笔记。我自己会一直重复深入学习一些问题，同时发现新的话题进行学习。此外，在这个网站上你可以发现是这个领域的大师是什么样的。

“Getting In Shape For The Sport Of Data Science” – 由Jeremy Howard讲授：这是与机器学习竞赛者的对话，他们是一些实践中的R语言用户。这是非常珍贵的资源，因为很少有人会讨论研究一个问题的完整过程和究竟怎样做。我曾经幻想过在网上找到一个TV秀，记录机器学习竞赛的全过程。这就是我开始学习机器学习的经历！

Overview Papers综述论文

如果你并不习惯阅读科研论文，你会发现论文的语言非常晦涩难懂。一篇论文就像是一本教科书的片段，但是论文会介绍一个实验或者是领域中其他的前沿知识。然而，如果你准备从阅读论文开始学习机器学习的话，你还是可以找到一些很有意思的文章的。

The Discipline of Machine Learning机器学习中的规则：这是由Tom Mitchell编著的白皮书，其中定义了机器学习的规则。Mitchell在说服CMU总裁为一个百年内都存在的问题建立一个独立的机器学习部门时，也用到了这本书中的观点。

A Few Useful Things to Know about Machine Learning：这是一篇很好的论文，因为它以详细的算法为基础，又提出了一些很重要的问题，比如：选择特征的一般化，模型简化等。

我只是列出了两篇重要的论文，因为阅读论文会让你陷入困境。

Beginner Machine Learning Books给机器学习初学者的书

关于机器学习的书有很多，但是几乎没有为初学者量身定做的。什么样的人才是初学者呢？最有可能的情况是，你从另外一个完全不同的领域比如：计算机科学、程序设计或者是统计学，来到机器学习领域。那么，大部分的书籍要求你有一定的线性代数和概率论的基础。

但是，还有一些书通过讲解最少的算法来鼓励程序员学习机器学习，书中会介绍一些可以使用工具、编程函数库来让程序员尝试。其中最有代表性的书是：《Programming Collective Intelligence》，《Machine Learning for Hackers》，《Hackersand Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques》（Python版, R版, 以及Java版）。如果感到迷惑的话，你可以选择其中一本开始学习。

Programming Collective Intelligence: Building Smart Web 20 Applications：这本书是为程序员写的。书中简略介绍相关理论，重点以程序为例，介绍web中的实际问题和解决办法。你可以买来这本书，阅读，并且做一些练习。

Machine Learning for Hackers （中文版：机器学习:实用案例解析）：我建议你在阅读了《Programming Collective Intelligence》一书之后，再阅读这本书。这本书中也提供了很多实践练习，但是涉及更多的数据分析，并且使用R语言。我个人很喜欢这本书！

Machine Learning: An Algorithmic Perspective：这本书是《Programming Collective Intelligence》的高级版本。它们目的相同（让程序员开始了解机器学习），但是这本书包括一些数学知识，参考样例和phython程序片段。如果你有兴趣的话，我建议你在看完《Programming Collective Intelligence》之后来阅读这本书。

数据挖掘：实用机器学习工具与技术（英文版·第3版）：我自己是从这本书开始了解机器学习的，那时是2000年这本书还是第一版。我那时是Java程序员，这本书和WEKA库为我的学习和实践提供了一个很好的环境。我通过这样的平台和一些插件，实现我的算法，并且真正开始实践机器学习和数据挖掘的过程。我强烈推荐这本书，和这样的学习过程。

Machine Learning（中文版：计算机科学丛书:机器学习）：这是一本很老的书，包括了一些规则和很多参考资料。这是一本教科书，为每个算法提供了相关讲解。

有一些人认为那些经典的机器学习教科书很了不起。我也赞同，那些书的确非常好。但是，我认为，对于初学者来说，这些书可能并不合适。

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