学习中遇到的问题

• 1.在编写程序的过程中，break没有理解透，也就是自己编写程序很难将break应用在程序中？
• 2.python 中的numpy在多维数组进行索引时，数字索引和切片索引？

import numpy as np
a = np.array([[1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10,11,12]])

#Two ways of accessing the data in the middle row of the array.
#while using only slices yields an array of the same rank as the
#original array:
row_r1 = a[1, :]    # Rank 1 view of the second row of a
row_r2 = a[1:2, :]  # Rank 2 view of the second row of a
print(row_r1, row_r1.shape)  # Prints "[5 6 7 8] (4,)"
print(row_r2, row_r2.shape)  # Prints "[[5 6 7 8]] (1, 4)"

#We can make the same distinction when accessing columns of an array:
col_r1 = a[:, 1]
col_r2 = a[:, 1:2]
print(col_r1, col_r1.shape)  # Prints "[ 2  6 10] (3,)"
print(col_r2, col_r2.shape)  # Prints "[[ 2]
                                               #          [ 6]
                                               #          [10]] (3, 1)"

程序中可以得出的是，使用数字索引会使数组的维数降低！

import numpy as np
a = np.array([[1,2], [3, 4], [5, 6]])
 #The returned array will have shape (3,) and
print(a[[0, 1, 2], [0, 1, 0]])  # Prints "[1 4 5]"
 #The above example of integer array indexing is equivalent to this:
print(np.array([a[0, 0], a[1, 1], a[2, 0]]))  # Prints "[1 4 5]"

• 机器学习的思想：
  利用优化函数来寻找能使损失函数最小的那个参数
• 凸优化问题(convex )
  　涉及到矩阵，训练集，测试集的矩阵运算，以及维度方面的问题
  就是程序的编写问题，也就是数据的预处理问题．
• 计算梯度
  数值梯度和分析梯度　numerical gradient & analytic gradient
• java编写程序的输入输出问题．一直不是很懂这个输入的程序代码．
• 机器学习中归一化的使用．当你确定在输入中不同的输入特征有不同的scales尺度规模．
• 数据预处理之PCA主成分分析(principal component analysis).
  是一种常用的降维方法
  矩阵的变换，矩阵变换的本质就是将向量进行一系列的拉伸，旋转，变换
  矩阵高维度下变换，变换的方向是由特征向量来决定的．通过特征值分解得到的前N个特征向量，那么就对应了这个矩阵最主要的N个变化方向。我们利用这前N个变化方向，就可以近似这个矩阵（变换）。特征值分解可以得到特征值与特征向量，特征值表示的是这个特征到底有多重要，而特征向量表示这个特征是什么．
  降维，成分分析的目的：舍弃一部分信息，样本的采样密度增大；另一方面，舍弃数据可以起到降噪的效果．
  协方差矩阵(covariance matrix)，可以反应数据的相关结构．处理多个维度，多个特征之间的相互关系．
• 白化(Whitening):PAC白化，就是将PCA变化后的维度，进行标准差归一化处理．
  ZCA白化，在PCA白化的基础上，将坐标维度重新变回原来的坐标(原始的空间数据)
• 数据处理常见的陷阱(common pitfall): 关于预处理的重要一点是，任何预处理统计（例如数据均值）必须仅在训练数据上计算，然后应用于验证/测试数据。 例如。 计算平均值并从整个数据集中的每个图像中减去它，然后将数据拆分为train / val / test splits将是一个错误．必须仅在训练数据上计算平均值，然后从所有分组（训练/值/测试）中相等地减去平均值。
• 批量归一化：简单的来说就是在激活层，全连接层，池化层等插入一个BN(batch normalization)
• numpy的一个知识点:
  np.random.randn()和np.random.rand()的区别
  random.randn()是从一个标准正态样本分布返回样本值．
  random.rand()返回属于[0,1)的随机样本值．
• 关于机器学习初始化过程的一些好的建议：cs231n-lecture 6 梯度下降和参数优化　可能还是不够熟练，一些建议或者说是定义都没有看懂．
• 对机器学习训练过程的监视，通常都是用坐标的形式来进行凸显，横x-axis坐标一般都是用epoch．epoch表示在训练的过程中，每个实例被看到的次数．注意，一般情况下都是不会使用iteration迭代次数．因为在迭代次数依赖与批量次数大小的设置．

• 过拟合的判断：
  训练集和正确率和验证集的正确率差别很大，这就表明了出现了过拟合．一般采取的方法是：regularization,dropout and collect more data.
  如果训练集和验证集的两者之间契合的非常好，这也不是一个好现象，需要采用更大的模型，更多的参数．
  

• 学习率的设置learning_rate一般设置在[1e-3 ,1e-5]之间．通过实际的测试检验得来的数据．
• 梯度优化，也叫梯度下降法．是将目标函数不断减小的策略．
  基本的原理就是利用taylor函数的简化版来实现．\[f(x+\Delta x)=f(x)+\Delta x\bigtriangledown f(x)\]
  实现自变量往目标函数减小的方向变化\[x+=\Delta x. 其中 \Delta x=-\gamma \bigtriangledown f(x)\]
• 关于CNN的转移学习．就利用已知大量的数据集将卷积神经网络训练好，直接将神经网络中的卷积层，池化层都不变．对于全连接层对新数据集进行重新的训练．
• Big question 有一个很大的问题，无论是在numpy 还是pytorch中,矩阵的运算问题.代码中都是没有考虑矩阵的shape，直接运算两个矩阵．这是个内置的运算问题吗？在进行运算时会主动将矩阵进行转置？
• pytorch 反向传播中，使用grad.zero_()来进行实现循环来保证　权重值的更新．
• 关于概率论矩估计的一点知识点：\((x,y)\)二维随机变量，\(E(X_{k})\)称之为\(X\)的ｋ阶原点矩．\(E([X-E(X)]^{2})\)称为\(X\)的ｋ阶中心矩．其实也就是方差\(D(X)\)．协方差\(cov(X,Y)\)是\(X,Y\)的二阶混合中心矩．

• 深度学习框架的选择：
  PyTorch is my personal favorite. Clean API, dynamic graphs make it very easy to develop and debug. Can build model in PyTorch then export to Caffe2 with ONNX for production / mobile
  
  TensorFlow is a safe bet for most projects. Not perfect but has huge community, wide usage. Can use same framework for research and production. Probably use a high-level framework. Only choice if you want to run on TPUs.