机器学习与人工智能学习资源导引

机器学习与人工智能, 计算机科学 - Written by 刘未鹏 on Thursday, September 11, 2008 19:29 - 11,772 views - 6 Comments

我经常在 TopLanguage 讨论组上推荐一些书籍，也经常问里面的牛人们搜罗一些有关的资料，人工智能、机器学习、自然语言处理、知识发现（特别地，数据挖掘）、信息检索 这些无疑是 CS 领域最好玩的分支了（也是互相紧密联系的），这里将最近有关机器学习和人工智能相关的一些学习资源归一个类

阅读全文 >>

一直以来伴随我的一些学习习惯(二)：时间管理

学习方法, 思维改变生活 - Written by 刘未鹏 on Sunday, July 20, 2008 21:16 - 23,539 views - 6 Comments

1. 退订RSS：RSS Reader是个时间黑洞。就算mark all as read，在有大量feed的情况下，也会无形中消耗掉大量的时间。我们一旦订阅了某个RSS之后就会倾向于不肯退订它，心想也许某天有个重要的信息会从那里得到。这其实是源于人不肯”关上一扇门（即便门内的收益概率极小）”的心理（参见《Predictably Irrational》）；而实际上，关上一扇门，有时能够增大收益期望。仔细观察一下reader里面的feeds，有哪些是真正有价值的，把那些没价值的或者价值很小乃至于不值得每天被它骚扰的，全都退订掉。不要舍不得，那些一个星期都没出现让你眼睛一亮的内容的feed，很大的可能是永远也不会出现。就算可能，也别担心你会漏掉什么宝贵信息，真正宝贵的信息，在其他来源你也会接触到的。一开始我的Greader里面每天都有大量的新内容，每天都是1000+，但一段时间之后发现除了信息焦虑，实际上有价值的内容不多，现在，我很高兴地发现自己摆脱了这种状况，我持续不断地退订feeds，留下的内容越来越少，也越来越精，带来的阅读焦虑也越来越少。（顺便推荐一个东西，aideRSS，初步使用，感觉对订阅reddit这样的每天更新大量内容的feed很有用）。

阅读全文 >>

一直以来伴随我的一些学习习惯(一)：学习与思考

学习方法, 思维改变生活 - Written by 刘未鹏 on Tuesday, July 8, 2008 21:13 - 22,517 views - 14 Comments

1. Google&Wiki（遇到问题做的第一件事情，也是学习某个东西做功课（homework）最先用到的东西。

2. 看书挑剔，只看经典。如何选择经典，可以到网上做做功课，看看评价，综合分析一下。

3. 做读书笔记。一是将自己阅读的时候的思考（包括闪念）总结下来，二是将书中的好例子摘抄下来。（这个习惯是一年前才养成的，发现受益极大。）有了google note，笔记可以加上tag，非常便于回顾，加深理解。我觉得，人与人学习的差距不在资质上，而在花在思考的时间和思考的深度上（后两者常常也是相关的）。

4. 提到思考，我有一个小习惯。利用走路和吃饭的时候思考，还有睡觉前必然要弄一个问题放在脑子里面，在思考中迷糊入睡。发现这样一来往往在不知不觉中多出来大量的思考时间。

阅读全文 >>

知其所以然（以算法学习为例）

学习方法, 算法 - Written by 刘未鹏 on Monday, July 7, 2008 21:05 - 10,326 views - 4 Comments

其实下文的绝大部分内容对所有学习都是同理的。只不过最近在正儿巴经地学算法，而后者又不是好啃的骨头，所以平时思考总结得就自然要比学其它东西要多一些。

问题：目前几乎所有的算法书的讲解方式都是欧几里德式的、瀑布式的、自上而下的、每一个推导步骤都是精准制导直接面向目标的。由因到果，定义、引理、定理、证明一样不少，井井有条一丝不乱毫无赘肉。而实际上，这完全把人类大脑创造发明的步骤给反过来了。看起来是阳关大道，实际上车马不通。

阅读全文 >>

数学之美番外篇：快排为什么那样快

数学, 算法, 计算机科学 - Written by 刘未鹏 on Friday, June 13, 2008 19:53 - 11,127 views - 9 Comments

知道这个理论是在TopLanguage上的一次讨论，先是g9转了David MacKay的一篇文章，然后引发了牛人们的一场关于信息论的讨论。Anyway，正如g9很久以前在Blog里面所说的：

有时无知是福。俺看到一点新鲜的科普也能觉得造化神奇。刚才读Gerald Jay Sussman（SICP作者）的文章，Building Robust Systems – an essay，竟然心如小鹿乱撞，手心湿润，仿佛第一次握住初恋情人温柔的手。

而看到MacKay的这篇文章我也有这种感觉——以前模糊的东西忽然有了深刻的解释，一切顿时变得明白无比。原来看问题的角度或层面能够带来这么大的变化。再一次印证了越是深刻的原理往往越是简单和强大。所以说，土鳖也有土鳖的幸福:P

这篇文章相当于MacKay原文的白话文版。MacKay在原文中用到了信息论的知识，后者在我看来并不是必须的，尽管计算的时候方便，但与本质无关。所以我用大白话解释了一通。

阅读全文 >>

学习与记忆

学习方法, 思维改变生活 - Written by 刘未鹏 on Thursday, June 5, 2008 21:40 - 10,247 views - 1 Comment

我李敖看的书很少会忘掉，什么原因呢？方法好。什么方法？心狠手辣。剪刀美工刀全部下来，把书给分尸掉了，就是切开了。这一页我需要，这一段我需要，我把它分类分出来了。那背面有怎么办呢？把它影印出来，或者一开始就买两本书，把两本书都切开以后排出来，把要看的部分切开。结果一本书看完了，这本书也被分尸掉了。这就是我的看书方法。

那分类怎么分呢？我有很多自己做的夹子，夹子我写上字，把资料全部分类。一本书看完以后，全部进入我的夹子里面了。我可以分出几千个类来，分的很细。好比说按照图书馆的分类，哲学类，宗教类；宗教类再分佛教类、道教类、天主教类。我李敖分的更细了，天主教还可以分，神父算一类。神父还可以细分，神父同性恋就是一类，神父还俗又是一类。修女同性恋是一类，修女还俗这又是一类。

任何书里有关的内容都进入我的资料里来。进入干什么呢？当我要写小说的时候，需要这个资料，打开资料，只是写一下就好了。或者发生了一个什么事件，跟修女同性恋有关系，我要发表对新闻的感想，把新闻拿过来，我的资料打开，两个一合并，文章立刻就写出来了。

换句话说，我这本书看完之后，被我大卸八块，五马分尸。可是被我勾住了，这些资料我不凭记忆来记它，我凭用细部的很耐心的功夫把它勾紧，放在资料夹子里。我的记忆力只要记这些标题就好了。标题是按照我的习惯来分，基本上都翻译成英文字，用英文字母排出来，偶尔也有些中文的。

今天我把看家的本领告诉大家，李敖知道的那么多，博闻强记，记忆力那么好。我告诉大家，记忆力是可以训练的。记忆力一开始就是你不要偷懒，不要说躺在那里看书，看完了这本书还是干干净净的，整整齐齐的，这不对。看完了这本书，这本书就大卸八块，书进了资料夹，才算看完这本书。

今天我为大家特别亮一手，把如何看书的招告诉大家。不要以为这本书看完了，干干净净的新的算看过。那个不算看过，因为当时是看过，可是浪费了。你不能够有系统的扣住这些资料，跟资料挂钩。可是找我这个方法，可以把你看过的书，都把它的精华抓出来，扣在一起。这就是我的这种土法炼钢的治学方法。

阅读全文 >>

跟波利亚学解题(rev#3)

思维改变生活, 算法 - Written by 刘未鹏 on Friday, April 18, 2008 21:37 - 9,942 views - 7 Comments

波利亚在他著名的《How To Solve It》中讲了这么一个有趣的心理学实验：

用一个缺了一条边的正方形围栏围住一只动物（狗、黑猩猩、母鸡、人类婴儿），在围栏的另一侧放上一个被试很想要的物体（对动物来说是食物，对人类婴儿来说是有趣的玩具），然后观察他们各自的行为。发现，狗在扒着围栏吠了几声发现无法通过的时候，不久便学会了从围栏的缺口的那一边绕出去，母鸡则朝着围栏一个劲的扑腾，不会想到绕弯子。此外，人类婴儿很快就学会了绕过障碍；而黑猩猩也学得很快（黑猩猩是和人类最近的灵长类亲属）。这个实验有力的证明了，动物解决问题的能力是进化而来的、天生的、硬编码在大脑的神经元网络里面的。

阅读全文 >>

阅读与思考

学习方法 - Written by 刘未鹏 on Tuesday, April 8, 2008 21:00 - 5,287 views - 0 Comments

阅读的方法

读的时候有轻有重，有的地方快，有的地方慢，具体哪些地方快哪些慢我一时也整理不出来什么法则（可以参考《如何阅读一本书》）。
举一个例子：以前我读书是流水帐式的，现在我一定会先把目录很仔细的看一看，目录往往包含了最高层的知识结构，然后我会挑选看上去最有趣的部分阅读，如果发现需要用到前面的内容就跳到前面补充一下。一般来说，最有趣的部分读完之后，其余部分也就不那么紧急了，大可以轻松地看一看。
此外边读边思考的习惯有助于加深印象；看到觉得重要的地方，要随手做笔记，就算以后不看自己的笔记，单单是记下来就能极大加深思考。
有的书整个就可以略读，因为其中有意义的地方并不很多（但又不能绝对不读，因为毕竟还有一些重要的东西），譬如《专注力》我花了不到两个小时读完了，主要是看里面的一些例子，作者的解释我发现不需要细看，有了例子自己就可以分析，没有作者的解释先入为主反而可以分析得更彻底些。另一方面，《社会性动物》就花了好几天，因为里面的思辨密度很高，值得仔细分析甚至参与作者的思考。

阅读全文 >>

Failing To See the Big Picture – Mistakes we make when learning programming

学习方法 - Written by 刘未鹏 on Monday, March 3, 2008 15:42 - 4,623 views - 1 Comment

Let’s start with an obvious fact:

The Inconvenient Human Nature, #1
People are inherently more easily attracted by “interesting” (as opposed to “mundane”) things. (We will define “interesting” in the later parts)

What can we derive from this simple axiom?

A lot of things. But since we’re talking about learning programming, we shall focus mainly on the implications it has for how we learn programming.

Programming, the interesting and the mundane

阅读全文 >>

数学之美番外篇：进化论中的概率论

数学, 算法 - Written by 刘未鹏 on Sunday, December 2, 2007 18:55 - 7,419 views - 4 Comments

偶然性在进化中确实存在（例如，偶然性的突变可以产生新的特征），但是进化并不依赖偶然性来产生新的器官、蛋白质或其他实体。截然相反的是，自然选择，作为进化中已知的最主要机制，却会明确保留“需要的”（能适应的）特性，消除“不需要的”（无法适应的）特性。只要选择的影响力存在，自然选择就能把进化向一个方向推进，在出乎意料的短时间内产生复杂的结构。举个例子，现有由13个字母构成的序列“TOBEORNOTTOBE”，假设有几百万只猴子，每只猴子每秒钟挑一条短语，需要78,800年才能从26^13种可能中选出这样的排列。不过，Glendale College的Richard Hardison在20世纪80年代写过一个程序，它能够在随机产生序列的同时，保证那些已经出现在正确位置上的字母不会变化（这样做倒有点《汉姆雷特》 的味道。译注：这个句子看了大半天才明白，嘿嘿）。这个程序平均只需要336次迭代就能生成上文提到的短语，时间少于90秒。更神奇的是，把莎士比亚的整个剧本重新生成一遍也只需要四天半时间。

阅读全文 >>