机器学习心得(推荐四篇)
通过这次的机器学习,我知道了坚持的重要性,那怕一个最简单的机器人也要花好长时间去做,还可能会失败很多次,但是只要坚持下去就有可能成功。下面是百文网小编为大家收集整理的机器学习心得,欢迎大家阅读。
机器学习心得篇1
对于机器人,大家可能并不陌生。可是我向大家介绍的机器人却是世界上独一无二的。而且这个机器人的来由还有一段特殊的故事呢!
快过年了,我们机器人公司的业务也多了很多。按理说,业务多了,钱肯定就赚的多了。因该是件好事儿,可我们的员工却不怎么开心。这是为什么呢?我只好问问我的好助手--小柠檬。
经过我的苦苦寻问,终于问清楚了事情的来龙去脉:员工们不是不想赚钱,而是因为他们很久也没回家了,而且快过年了,如果再不回家就对不起父母,那赚了钱还有什么用呢?哎,大家说,我该怎么办呢?我经过深思熟虑,想到了一个两全其美的好办法。
我将设计一个跟我们员工一模一样的机器人,这个机器人不仅跟员工相貌神似,而且举止也同样相同。总之它是能我们员工所能,也能我们员工所不能,就是一个好呀!
我的想法得到了大家的赞同,我们说干就干,终于完成了任务。为了庆祝我放了大家一天假。
一天很快完了,我到公司一看,大家都笑眯眯的。我一问,原来大家都是因为超级机器人而感到高兴,超级机器人帮了他们很多忙,给他们解决了很多的难题。比如小张同学,他们家的椅子坏了一直忘了修,机器人一来,就帮他们修好了。还有小李同学的妈妈腰一直都很痛,跑了很多家医院,都没办法治好,机器人一来,就给治好了,他妈可开心了!他们以为都是自己的儿女做的,直夸他们呢!
员工们也很开心,他们不是因为被父母夸了一番而高兴,而是因为家中的烦恼都没有了才高兴的,你说呢?
机器学习心得篇2
随着科技的发展,未来机器人会越来越多地帮人类去完成人自身无法完成的工作。
现在,随着人们生活水平的提高,人的血管中的脂肪等大量过剩营养物质堆积,时间久了就像河道内堆满淤泥,人的血管变得越来越狭窄,有的甚至完全堵塞。于是,有了上述情况的人,血压就会升高,有的甚至血管堵塞。由于血压大,而导致毛某些细血管破裂,而出血部位发生在脑部,就会威胁人的生命。因为大脑是人的神经中枢,一旦因为脑血管出血,压迫脑神经,不及时救治就会有生命危险。有的即使救治及时,也可能会落下半身不随的后遗症。
因此,未来我想发明一种非常非常小、只以纳米计的机器人,它能深入到人的每一个毛细血管中,就象疏通河道的挖掘机、推土机一样,去清理人的血管,它将血管及血管壁上的废物完全清理干净。只要人定期使用我发明的机器人清理血管,那他的血管就能时刻畅通无阻。所以,以后人们再也不用象现在,由于得了心脑血管疾病,而看着自己喜爱的红烧肉等美食敬而远之了。
这种机器人的本事不仅仅就这些,它还能伸入到人的每一个部位,实时传回医生想要的那个部位的影像图片,是不是比现在的X光机方便多了?更为难能可贵的是,这种机器人还能将人体内大量堆积的脂肪清理干净,那些爱美的女性再也不用为瘦身而乱吃减肥药,甚至禁食了。只要使用我发明的机器人,爱美女性就能时刻保持苗条的身材,且想吃什么就吃什么,再也不用担心因营养过剩而出现肥胖了!
怎么样,我想发明的机器人本事大吧。
机器学习心得篇3
在一个万里无云,天气晴朗的日子。我突发奇想,制造出一个捕贼机器人,它的外观很奇特,长着六只眼睛,每一只眼睛都有不同的功能,头上有一把水枪,可以用来救火,它有四只手,每一只都十分灵活,可以抓住各种东西,比如小偷,它背上有一只空气炮,能把小偷打晕,它的手臂是弹簧做的,可以伸得很长抓住逃跑的小偷,它的脚下有火箭,可以飞翔,机器人质量很好,炸弹也炸不坏。机器人有一辆捕贼车,捕贼车除了能在地上考试飞驰外,还能钻地、潜水、飞翔,捕贼车采用了很多高科技材料,使用绝对环保的新能源,车上装有小巧灵敏的雷达,能正确定位小偷的位置,帮助机器人抓住小偷,车后有一个牢固的囚室可以关很多小偷,捕贼车还能像变色龙一样变成不同的车,如出租车、小轿车、跑车、老爷车、消防车、卡车、救护车等,让小偷放松警惕,然后突然抓住小偷。
在一个月黑风高的晚上,一个强盗打劫了银行,那是一个穷凶极恶、诡计多端的家伙,他正暗自得意地开着满载打劫来的钱财的卡车逃跑,这时,捕贼机器人开着捕贼车从天而降,捕贼手迅速抓向强盗,但狡猾的强盗敏捷的闪开,把车开进车水马龙的城市,混在车流中,这时,捕贼车变成一辆出租车,慢慢的靠近强盗的车,强盗开着开着,发现没有追踪的车,放松了警惕,突然,捕贼车现出原形,堵住强盗的去路,机器手抓住强盗,强盗拔出手枪,对着机器人连开几枪,但子弹对机器人毫无攻击力,强盗只好束手就擒。
这就是我发明的机器人,你喜欢吗?它现在还躲在某一个角落呢,就像忠实的卫士保护着人们。
机器学习心得篇4
上午头出去开会,日子一下子清闲了许多。在网上搜集了几个关于人工神经网络的东西,学习了一下,并且利用spss软件实现了一个实例。下面写点心得。
人工神经网络的作用:
人工神经网络,不属于机器学习,它和机器学习是平行的一个体系,算法多种多样。其是通过模仿自然界生物神经传递信息,来进行学习。人工神经网络可以做的事情其实很多,最典型的就是对于训练样本进行分类。比如,我们现在又一堆混杂在一起的代码,这些代码中包含了C语言,C++,Python,或者还有R的代码等等。这些代码段混杂在一起,我们需要区分它们。这时候,人工神经网络就有了作用。另外一个例子,也是spss手册里给出的例子,比如我们手头有一堆样本,是某个银行贷款申请者的信息,信息包括了这些用户的基本信息,以及信用记录,我们想要在这些用户中标示出潜在的欠款者,此时也可以利用人工神经网络,通过学习,将这些用户分类。
人工神经网络的工作原理:
首先要介绍神经元模型,神经元其实就是一个有阈值的函数,包括输入,函数,输出。当一组信息输入一个神经元时,神经元通过一个函数,(这里的函数有几种不同类型,但是原理都在于将输入的信息编码,比如将输入的值转化为[-1,1]或者[0,1]的区间上),编码之后,神经元会对此进行阈值的判定,比如大于某个值,我们就输出1,否则输出0.这样就起到了分类的作用。
而神经网络,就是神经元的一个组合。可以有多个层次的感知输入信号,也可以有多层次的输出,并且可以加上信号的反馈。每一层神经元都承担者输入,输出的功能。
人工神经网络的核心是通过输入训练样本,不断地调整层与层之间传递的强度,也就是权值。并且利用一个标准,来判定经过调整的权值是否最优。(这里,所谓的标准可以有很多不同的种类,构成了不同的算法,但是归根结底,标准总要求输出的正确分类比例要达到最大)。
人工神经网络算法:
算法这个东西,涉及到几个函数,比如激励函数。具体的有必要另外写一篇博文。在这里不赘述了。其实关于神经网络,人工智能科学家们已经研究出来了很多不同的算法,并且封装的很好,比如在spss,statistica等软件中,都可以直接通过神经网络选项进行数据挖掘。其具体算法是个黑箱,你只需选择你要使用的方法即可。(当然,这个并不能成为不研究算法的借口)
spss实现:
spss17之后,封装了神经网络的功能,但是只有多层感知器和径向基函数,只能往前传,没有反馈功效。不过好处就是使用方便,操作傻瓜化。
R中的神经网络的包:
R中有个函数叫nnet,可以实现神经网络。参数比较复杂,之后会介绍一下相应的函数算法和实现。