从零开始机器学习

机器学习，顾名思义，让机器去实现人类的学习行为。传统的编程中，如果需要解决一个问题，需要程序员来设计如何解决这个问题。而通过机器学习，我们可以使用各种机器学习的方法，使计算机程序具有不断获取新的知识的能力，从而适应解决各种问题。 而深度学习是机器学习中十分火热的一个话题，通过搭建神经网络的模型来实现机器学习。现阶段，有如Torch、Caffee和TensorFlow等深度学习的开源框架。 TensorFlow是Google的开源深度学习框架。其通过数据流图（Data Flow Graph）来描述张量（Tensor）十分直观，因此该深度学习框架也就命名为了TensorFlow。 对于硬件要求，由于深度学习包含大量的学习过程，这个过程将会消耗大量的计算机硬件资源。如果你有一台强劲的计算机，那么最好不过了。如果你还没有达标的硬件环境，就只能忍受漫长的训练过程了。 对于拥有高配置英伟达（Nvidia）显卡的小伙伴来说，使用英伟达GPU推出的CUDA加速和cuDNN的深度学习工具可以省去大量的等待时间。以笔者跑过的一个Neural-Style的TensorFlow程序来计算，使用Intel Core i7-

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