一、以下哪些程序包提供了機(jī)器學(xué)習(xí)功能
機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning, ML)是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。專門研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。
它是人工智能的核心，是使計(jì)算機(jī)具有智能的根本途徑，其應(yīng)用遍及人工智能的各個(gè)領(lǐng)域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹。
二、主流機(jī)器人ABB KUKA等用什么編程軟件，軟件通用嗎？自學(xué)難度。robotmaster和RobotStudio介紹。懸賞50。
常用離線編程軟件：
國內(nèi) (通用）：RobotArt
國外（通用）：RobotMaster、 RobotWorks、Robomove、RobAD、DELMIA
機(jī)器人廠家（專用）：RobotStudio、 RoboGuide、KUKA Sim
國內(nèi) RobotArt 獨(dú)領(lǐng)風(fēng)騷，領(lǐng)先國內(nèi)同行4-5年時(shí)間，官網(wǎng)有免費(fèi)下載，需要官網(wǎng)注冊試用賬號。
國外，RobotMaster 相對來說最強(qiáng)的， 基于 MasterCAM 平臺，生成數(shù)控加工軌跡是優(yōu)勢，RobotWorks, RoboMove 次之， 但一套都要幾十萬大洋，目前沒試用。RobAD, DElMIA都側(cè)重仿真，價(jià)格比前者還貴，還是搜*解版吧。
機(jī)器人廠家的離線編程軟件，以ABB 的RobotStudio 是強(qiáng)，但也僅僅是把示教放到了電腦中，注重是仿真和節(jié)拍統(tǒng)計(jì)。
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以下這些介紹是以前整理的，供參考：
1、RobotArt優(yōu)點(diǎn)：
1)支持多種格式的三維CAD模型，可導(dǎo)入擴(kuò)展名為step、igs、stl、x_t、prt(UG)、prt(ProE）、CATPart、sldpart等格式；
2)支持多種品牌工業(yè)機(jī)器人離線編程操作，如ABB、KUKA、Fanuc、Yaskawa、Staubli、KEBA系列、新時(shí)達(dá)、廣數(shù)等）；
3)擁有大量航空航天高端應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)；
4)自動(dòng)識別與搜索CAD模型的點(diǎn)、線、面信息生成軌跡；
5)軌跡與CAD模型特征關(guān)聯(lián)，模型移動(dòng)或變形，軌跡自動(dòng)變化；
6)一鍵優(yōu)化軌跡與幾何級別的碰撞檢測；
7)支持多種工藝包，如切割、焊接、噴涂、去毛刺、數(shù)控加工；
8)支持將整個(gè)工作站仿真動(dòng)畫發(fā)布到網(wǎng)頁、手機(jī)端；
2、RobotMaster優(yōu)點(diǎn)：
可以按照產(chǎn)品數(shù)模，生成程序，適用于切割、銑削、焊接、噴涂等等。獨(dú)家的優(yōu)化功能，運(yùn)動(dòng)學(xué)規(guī)劃和碰撞檢測非常精確，支持外部軸（直線導(dǎo)軌系統(tǒng)、旋轉(zhuǎn)系統(tǒng)），并支持復(fù)合外部軸組合系統(tǒng)。
3、RobotWorks優(yōu)點(diǎn)：
優(yōu)點(diǎn)：生成軌跡方式多樣、支持多種機(jī)器人、支持外部軸。
4、Robomove優(yōu)點(diǎn)：
軟件操作自由，功能完善，支持多臺機(jī)器人仿真。
5、RobAD優(yōu)點(diǎn)：
ROBCAD 軟件支持離線點(diǎn)焊、支持多臺機(jī)器人仿真、支持非機(jī)器人運(yùn)動(dòng)機(jī)構(gòu)仿真，精確的節(jié)拍仿真。
RobotStudio、 RoboGuide、KUKA Sim機(jī)器人本體廠家的離線編程軟件，與本體廠家的機(jī)器人兼容性很好。
三、如何評價(jià)一個(gè)好的推薦系統(tǒng)算法 – 我愛機(jī)器學(xué)習(xí)
如何更好地掌握機(jī)器學(xué)習(xí)Colorado是伯克利大學(xué)的在讀博士，同時(shí)也是Metacademy的創(chuàng)始人。Metacademy是一個(gè)優(yōu)秀的開源平臺，許多專業(yè)人員共同在這個(gè)平臺上編寫wiki文章。目前，這些文章主要圍繞著機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能這兩個(gè)主題。在Colorado的建議中，更好地學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法就是不斷的通過書本學(xué)習(xí)。他認(rèn)為讀書的目的就是讓心中有書。一個(gè)博士在讀生給出這樣的建議并不令人驚訝，以前本站可能還推薦過類似的建議。這個(gè)建議還可以，但我不認(rèn)為適用每個(gè)人。如果你是個(gè)開發(fā)者，想實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的算法。下面列出的書籍是一個(gè)很好的參考，可以從中逐步學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)路線圖他的關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的路線圖分為5個(gè)級別，每個(gè)級別都對應(yīng)一本書必須要掌握的書。這5個(gè)級別如下：Level0（新手）：閱讀《DataSmart:UsingDataSciencetoTransformInformationintoInsight》。需要了解電子表格、和一些算法的高級數(shù)據(jù)流。Level1（學(xué)徒）：閱讀《MachineLearningwithR》。學(xué)習(xí)在不同的情況下用R語言應(yīng)用不同的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。需要一點(diǎn)點(diǎn)基本的編程、線性代數(shù)、微積分和概率論知識。Level2（熟練工）：閱讀《PatternRecognitionandMachineLearning》。從數(shù)學(xué)角度理解機(jī)器學(xué)習(xí)算法的工作原理。理解并調(diào)試機(jī)器學(xué)習(xí)方法的輸出結(jié)果，同時(shí)對機(jī)器學(xué)習(xí)的概念有更深的了解。需要有算法、較好的線性代數(shù)、一些向量積分、一些算法實(shí)現(xiàn)經(jīng)驗(yàn)。Level3（大師）：閱讀《ProbabilisticGraphicalModels:PrinciplesandTechniques》。深入了解一些高級主題，如凸優(yōu)化、組合優(yōu)化、概率論、微分幾何，及其他數(shù)學(xué)知識。深入了解概率圖模型，了解何時(shí)應(yīng)該使用以及如何解釋其輸出結(jié)果。Leval4（宗師）：隨便去學(xué)吧，記得反饋社區(qū)。Colorado針對每個(gè)級別中列出的書中章節(jié)閱讀建議，并給出了建議去了解的相關(guān)頂級項(xiàng)目。Colorado后來重新發(fā)布了一篇博客，其中對這個(gè)路線圖做了一點(diǎn)修改。他移除了最后一個(gè)級別，并如下定義了新的級別：好奇者、新手、學(xué)徒、熟練工、大師。他說道，Level0中的機(jī)器學(xué)習(xí)好奇者不應(yīng)該閱讀相關(guān)書籍，而是瀏覽觀看與機(jī)器學(xué)習(xí)有關(guān)的頂級視頻。機(jī)器學(xué)習(xí)中被忽視的主題ScottLocklin也閱讀了Colorado的那篇博客，并從中受到了啟發(fā)，寫了一篇相應(yīng)的文章，名為“機(jī)器學(xué)習(xí)中被忽視的想法”（文中有BorisArtzybasheff繪制的精美圖片）。Scott認(rèn)為Colorado給出的建議并沒有充分的介紹機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域。他認(rèn)為很少有書籍能做到這一點(diǎn)，不過他還是喜歡PeterFlach所著的《MachineLearning:TheArtandScienceofAlgorithmsthatMakeSenseofData》這本書，因?yàn)闀幸步佑|了一些隱晦的技術(shù)。Scott列出了書本中過分忽視的內(nèi)容。如下所示：實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)：對流數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)很重要，參見VowpalWabbit。強(qiáng)化學(xué)習(xí)：在機(jī)器人方面有過討論，但很少在機(jī)器學(xué)習(xí)方面討論。“壓縮”序列預(yù)測技術(shù)：壓縮數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)模式。參見CompLearn。面向時(shí)間序列的技術(shù)。一致性預(yù)測：為實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)精確估計(jì)模型。噪聲背景下的機(jī)器學(xué)習(xí)：如NLP和CV。特征工程：機(jī)器學(xué)習(xí)成功的關(guān)鍵。無監(jiān)督和半監(jiān)督學(xué)習(xí)。這個(gè)列表很好的指出了機(jī)器學(xué)習(xí)中沒有注意到的領(lǐng)域。最后要說明的是，我自己也有一份關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的路線圖。與Colorado一樣，我的路線圖僅限于分類/回歸類型的監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)，但還在完善中，需要進(jìn)一步的調(diào)查和添加所有感興趣的主題。與前面的“讀這些書就可以了”不同，這個(gè)路線圖將會(huì)給出詳細(xì)的步驟。
