[問題] scikit-learn等Package維護的大神養成

看板DataScience作者 (蒙其D癡漢)時間4年前 (2020/01/03 19:44), 編輯推噓7(7051)
留言58則, 10人參與, 4年前最新討論串1/1
手機排版請見諒... 小弟剛踏入機器學習領域不久 本來都follow PRML然後直接numpy實作底層 但是當我偶然跑去翻開scikit-learn上大神們的code以後才發現自己根本像烏龜一樣在往 前進... 所以想問問板上的大神們都是怎麼訓練自己的 小弟綜合多篇文章走的路大多都是: PRML -Good Fellow那本Deep learning-Conference paper等配合Kaggle實作 然後讀PRML或是Goodfellow也是實作一些底層這樣,但是讀起來很挫折,實際implement更 是滿滿的失落感。 小弟目前大概只把PRML掃過一次然後做一些相對較重要的演算法然後開始啃Deep learnin g那本。 想問板上的大神們這樣走下去真的是對的嗎? -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 42.72.44.219 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/DataScience/M.1578051845.A.A80.html

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不要看good fellow那本學DL 那是給會的人看的書
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我覺得PRML才真的是給神看的書QAQ
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我是認為看這些書最好是有了基礎再看 我會傾向先從mooc
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開始著手 一邊檢驗自己是不是數學都充分了 最後再看書來
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獲取更多Insight 我曾經信過DL那本說自己self-contained
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面向工程師的鬼話 看的那是痛不欲生XD
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其實之前上課老師都follow PRML可是自己真的實際推導
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的時間要花超久,我之前會拿老師的錄音檔複習,另外
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其實我也最近開始服用清大吳尚鴻的OCW這樣,可是還是
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覺得真的遠遠不夠orz
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另外我自己實際推導要用的數學基本面好像還好,反而
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很多tricky的地方,所以我覺得無論再怎麼補數學基礎
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其實都有點隔靴搔癢,我後來索性就直接看解答或查資
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料推導這樣
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prml和dl你目前都用不到,李弘毅,吳恩達,林軒田公開
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課程,配合作業實作,然後prml如果有要賣二手請私我XD
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call package調參數, 然後出去說自己做ai還應徵大學教職
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掰陳是成功的例子,現在是助教級助理教授!
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為什麼叫做掰陳?
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我目前就大概follow老師的實作在走,感謝wiki大大
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PRML的Appendix都很重要
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有,我常常翻那邊補充數學back ground不過說實在好像
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用到的其實沒有很多,頂多向量或是矩陣微分這樣orz
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助理教授就助理教授,啥叫做助教級助理教授
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其實我還蠻想知道他到底為什麼這麼執著,如果有他講
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的這麼簡單為什麼不自己去做就好,還瘋狂暗示人不講清
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楚掰陳是誰到處留言像小狗撒尿一樣
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好像是他對交大Andrew Chen很有怨言
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樓上厲害了哈哈有同名同姓的人
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我之前沒事google他的推文 但我也不知道是誰
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如果你是學生,我會推薦你用手刻一個功能去實際感受,
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尤其是sklearn的回歸分析有很多功能其實是缺少的,但是
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實際應用我會說你就找一個最好的library 去使用,因為
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按照Andrew Wu的課follow,很多特殊模塊套件已經幫你處
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理好了,不需要在一直重複implement。
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PRML真正的用意是要讓你理解算法過程,不是讓你去implem
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ent用的,而且你用numpy真正去實作還可能會遇到效能上
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的問題,套件很多時候把你的效能問題都做了一定程度的優
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化跟支持multiple cpu的做法,自己去做真的很浪費生命。
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QAQ樓上大神感謝
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之前就是因為手刻EM才發現效能問題,自己跟package差
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太多了,才很厭世的跑上來問自己是不是走在對的方向上
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orz想問樓上大大現在還會去重新理解PRML或是Deep lear
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ning每個數學細節嗎?
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只是要驗證自己對算法的理解對不對,用純python刻個
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原型再用最簡單的dataset測試就好,不用執著於優化細節
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我認為想要繼續往專業的道路前進,數學細節還是不要馬
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虎啦,真的認真跟你說,小孩子才做選擇,我自己當然是
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全部都要。如果今天真的遇到很有趣的新論文,我也會自己
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先手刻一個,遇到真的要應用的在去找最優解。
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好的,了解。只是我說的細節是指那兩本書的數學推導
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細節,並不是優化效能的細節QAQ,我常常導一導一個早
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上或下午就沒了,所以想知道到底該不該繼續這樣
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抱歉剛剛那段話是回as大大的,我手機畫面剛剛暫留在sxy
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還沒留言的畫面,sxy大大這邊有我的膝蓋orz我接下來可
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能先拉快進程把deep 掃過一遍,再來trace 一些 paper
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的時候把那些數學細節疏理一次可能有需要用的就手刻這
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文章代碼(AID): #1U3oa5g0 (DataScience)
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