只需十四步：从零开始掌握Python机器学习（附资源）丨数据工匠简报（Mar. 20）

只需十四步：从零开始掌握 Python 机器学习（附资源）

Python 可以说是现在最流行的机器学习语言，而且你也能在网上找到大量的资源。你现在也在考虑从 Python 入门机器学习吗？本教程或许能帮你成功上手，从 0 到 1 掌握 Python 机器学习，至于后面再从 1 到 100 变成机器学习专家，就要看你自己的努力了。本教程原文分为两个部分，机器之心在本文中将其进行了整合，原文可参阅： http://suo.im/KUWgl 和 http://suo.im/96wD3。本教程的作者为 KDnuggets 副主编兼数据科学家 Matthew Mayo。

「开始」往往是最难的，尤其是当选择太多的时候，一个人往往很难下定决定做出选择。本教程的目的是帮助几乎没有 Python 机器学习背景的新手成长为知识渊博的实践者，而且这个过程中仅需要使用免费的材料和资源即可。这个大纲的主要目标是带你了解那些数量繁多的可用资源。毫无疑问，资源确实有很多，但哪些才是最好的呢？哪些是互补的呢？以怎样的顺序学习这些资源才是最合适的呢？

为机器赋予记忆：DeepMind 重磅研究提出弹性权重巩固算法

作为世界上最受瞩目的人工智能技术研究机构之一，Google DeepMind 总是在不断带来我们惊喜。在去年的官方总结中，DeepMind 指出，「2016 年，我们的另一重要研究领域是记忆（memory），特别是如何将神经网络的决策智能和有关复杂结构化数据的存储、推理能力结合起来的难题。」

近日，DeepMind 又发布一份新研究（这一方法不同于之前提出的 PathNet），宣称实现了神经网络的连续学习（Continual Learning），让计算机程序可以不忘记之前学习过的内容并渐进式地学习新内容。这篇论文结合了生物学、突触弹性理论，并讨论了突触不仅存储权重还存储这一权重不确定性的理论。这项研究得到了广泛的关注，比如 Bloomberg 的报道写道，这项研究「可能将为能被更轻松地应用于多种任务的人工智能系统开启新的道路，它也应该可以提升人工智能系统在任务之间迁移知识的能力和掌握一系列互相链接的步骤的能力。」机器之心在此对 DeepMind 与该研究相关的官方博客文章和论文摘要进行了介绍。

计算机告诉你，唐朝诗人之间的关系到底是什么样的？

在我还念中学的时候，每当心情不好，就靠读诗词来排遣，慢慢读得多了，就发现唐朝诗人之间存在着微妙的关系。比如杜甫非常喜欢李白，到了做梦都想见李白的地步：三夜频梦君，情亲见君意（梦李白）。而李白向孟浩然表过白：吾爱孟夫子，风流天下闻（赠孟浩然）。孟浩然的好基友则是王昌龄：数年同笔砚，兹夕间衾裯（送王昌龄之岭南）。

出于好奇心，我一度想理清楚他们之间的关系。但是全唐诗一共四万多首，再加上诗人之间经常称呼对方的别称，整理起来非常麻烦，慢慢的也就绝了这个念头。

直到前不久在网上看到了这张非常火的图，又让我想起来这段十五年前的心事。事不宜迟，拖了这么多年的愿望，不能再拖了

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