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COS每周精选：算法学习知哪些？

本期投稿：谢益辉王威廉冷静王小宁

编辑：王小宁

算法

K-means是最常用的聚类算法之一：容易理解，实现不难，虽然会有local optimum，但通常结果也不差。但k-means也不是万金油，比如在一些比较复杂的问题和非线性数据分布上，k-means也会失败。普林斯顿博士David Robinson写了一篇不错的分析文章，介绍了几种k-means会失效的情形。

基于遗传算法的小车模拟，还有遗传算法的行者，看着有一大拨僵尸来袭的感觉、遗传算法的猫。

小编注：性格捉急的人千万不要盯着看太久，十分闹心，会疯掉的，不过可以把这个转发给你的小伙伴们，小编保证这算法进化两个小时这只猫也跳不过去）

人工智能

Popsci写了一篇不错的文章批评媒体近期关于《人工智能将会摧毁人类》之类制造恐慌的报道。Popsci认为这么写纯粹是为了吸引读者眼球，并且很犀利的指出这些媒体拿Elon Musk与霍金这些非人工智能研究者来讲AI的世界末日学说，纯粹是制造恐慌。

麻省理工学院NIKHIL BUDUMA写的Recurrent Neural Nets及LSTM 介绍，没什么数学，就是讲的比较符合直觉，容易理解。

谷歌科学家、Hinton亲传弟子Ilya Sutskever的深度学习综述及实际建议及实际建议，比较喜欢其中关于tricks的建议，包括data, preprocessing, minibatches, gradient normalization, learning rate, weight initialization, data augmentation, dropout和ensemble。

《鲁棒及有益的人工智能优先研究计划：一封公开信》目前已经有Stuart Russell, Tom Dietterich, Eric Horvitz, Yann LeCun, Peter Norvig, Tom Mitchell, Geoffrey Hinton, Elon Musk等人签署。

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