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构建机器学习系统的20个经验教训

确保模型的输出具有良好的数据依赖关系，例如可以容易地改变值的分布而不影响依赖它的其他模型。要尽量避免反馈循环，因为这样会在管道中造成依赖和瓶颈。另外，机器学习的模式设计也需要遵循最佳的软件工程实践，例如封装、抽象、高内聚和松耦合。

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。

学会处理展现偏见系统通常会将那些预测的比较正确的结果展示给用户，用户会选择性的查看，但是用户不看的那部分并不一定就毫无吸引力。更好的选择是通过关注模型或者MAB分析用户的点击概率，合理地呈现内容。认真思考训练数据构建训练和测试数据的时候需要充分考虑结果和各种不同的场景。

还有一些算法是监督学习和非监督学习的结合，如半监督学习和集成学习。半监督学习是在大部分数据没有标签的情况下使用少量有标签的数据来进行训练，集成学习是将多个模型融合为一个最终模型。机器学习算法非常多，具体使用哪种算法取决于问题的性质和数据特征。

如何运用机器学习解决复杂系统的预测问题

1、随机诅咒： 复杂系统往往含有不包含确定规律的随机噪声，加上这些噪声， 系统的行为更加难预测， 而很多时候， 我们也无法区分一个系统里发现的模式是噪声导致还是由于元件之间的相互作用。

2、基于深度学习的预测：深度学习算法可以自动学习股票市场中的规律和趋势，通过对历史数据进行训练，预测未来股票价格的走势。

3、通过选择不同形式的损失函数可以构成模式识别、函数逼近和概率密度估计这三种基本的机器学习问题。 含水层含水量预测综合物探技术 在模式识别问题中，输出y是类别标号，在分类问题中，系统输出向量y可以表示成形式为y={0，1}（或y={-1，1}）的二值函数。

谷歌用D-Wave构建机器学习系统,它算不算通用量子计算机?

谷歌利用D-Wave量子计算机构建机器学习系统美国《连线》杂志报道，谷歌正在利用D-Wave量子计算机提升机器的语义分析能力，旨在构建更强大的机器学习系统。然而，尽管D-Wave声称自己是全球首款量子计算机，但因其处理任务的局限性，其通用量子计算机的定义仍有争议。

揭秘谷歌量子计算机：构建机器学习系统谷歌正在利用D-Wave量子计算机提升机器的语义分析能力，以构建机器学习系统，这在《连线》杂志的报道中有所揭示。然而，D-Wave的定位并非通用量子计算机，因其处理的任务仍然有限。谷歌购买的D-Wave量子计算机与全球军火巨头洛克希德-马丁公司的设备一同引发关注。

但实际上，这款量子计算机不是通用量子计算机，并不能运行所有的量子算法。Dwave实际上是一台量子退火机（quantum annealing machine）。它的主要工作方式是调整伊辛模型的参数来构造满足某优化问题所对应的量子态，再用量子退火算法来求解。

谷歌正与D-Wave合作，尽管专家们仍处在量子计算技术的早期阶段，他们坚信未来将带来革命性变化。量子计算机的潜在影响金融领域将是量子计算机的首批受益者，如投资组合优化、风险管理等。D-Wave公司指出，量子计算还有助于机械学习，如飞行控制系统的检验和金融运算法则的创建。

量子计算机的应用范围比传统计算机更广泛。它可以用于加密技术、模拟量子系统、人工智能等方面的研究。随着量子计算机技术的发展，其应用领域也将不断扩大。世界首台超越计算机的量子霸主 2017年，加拿大公司D-Wave研发出了一台量子计算机，被誉为超越计算机的“量子霸主”。

这是量子计算机公司D-Wave联合创始人埃里克勒迪辛斯基对其应用前景的解释。谷歌和NASA联合研究的量子计算机，其实就是从这个公司购买的。2013年，谷歌从D-Wave系统公司购买了一台量子计算机，并与NASA共同开展量子计算机的研究项目。D-Wave系统公司自2007年推出首台量子计算机开始就备受争议。

32位系统可以支持机器学习吗

1、对于学习和测试等较小的任务，32位系统同样也足够了。如果没有足够的经费或资源，任何系统都符合特定条件的机器学习任务，无论是32位还是64位。人们应该考虑项目的规模和要求，来决定他们应该选择哪种系统。

2、python对于电脑硬件基本没什么要求，下载python安装程序的时候，注意看下自己电脑属性是64位系统还是32位系统，再下载对应的python安装程序。单纯学Python的话普通电脑就ok了，机器学习几大基础算法都ok，学深度学习的话台式无脑上1080ti或者泰坦xp，其他配置留下升级空间。

3、matlab和python语言，对于电脑配置没有特殊要求，一般的PC机都可以。如果用于深度学习，特别是要处理大规模的图像样本，多采用GPU+CPU实现，电脑配置以工作站为宜。