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文章详情介绍：

1.除了山水，触摸味蕾——桂林美食指南2.数据挖掘、机器学习、自然语言处理之间的关系与入门指南

山水之外，触动味蕾——桂林美食全攻略

桂林山水甲天下世界。这是桂林的名片，全世界都知道。知晓让无数年轻人驻足向往。作为一个伪文艺青年，我曾多次想象过泛舟在漓江碧波上、人在画中游泳的情景。国庆假期，我买了票，独自一人去了桂林，没有任何导游。三天的旅行，除了山水，我仿佛开辟了一片新大陆，那就是桂林的美食。经历了一天的人潮，我决定去寻找最正宗的桂林美食。在旅游城市，没有特色的美食怎么能满足走遍全国的吃货们呢？

美食聚集地：阳朔西街、正阳步行街、西城路步行街

推荐餐厅：啤酒鱼大师、寿子米线店、金龙寨、小南国、崇山米线、桂林粥城、丽江菜、秀城大酒店

1.早餐

桂林米粉

几片红烧肉，几片红烧牛肉，淋上米粉店特制的桂林山竹卤水，加上店里提供的酸菜、红烧牛肉片、叉烧肉等，再加上花生油、脆黄豆，还有萝卜块，已经出名了。桂林米粉天下第一。这样的米粉吃起来滋滋滋的，清爽不油腻，色香味俱全，绝对能以好心情开始新的一天。

价格：4元-10元

推荐去处：寿子桂林米粉、桂林旺角美食街

油茶

桂林人早上除了吃米粉外，还可以喝油茶。油茶主要采用老叶红茶制成。首先将其放入油中炸至微焦并散发出香味。加入盐和姜一起煮。其味浓而涩，涩而辣。你可以尝试一下，但大多数外地人可能不习惯。

价格：3-5元

推荐地点：阳朔西街20-3号恭城茶花

2.午餐

啤酒鱼

十月的桂林人真多。如果你在街上问当地人午餐在桂林吃什么，最常见的答案是啤酒鱼。啤酒鱼需要新鲜从漓江捕获的野生鲤鱼，质地新鲜。其次，鱼一定要用漓江的水来煮。然后用桂林产的最好的丽江啤酒炖煮，然后用新鲜的西红柿和青红辣椒闷烧。对了，啤酒鱼最美味的不仅是鱼，还有啤酒鱼的汤浇在米饭上。

价格：40-60元

推荐去处：阳朔老江啤酒鱼、大师啤酒鱼、依依洼啤酒鱼、谢姐啤酒鱼

3.零食

桂林香豆腐

桂林人爱吃豆腐，街头巷尾随处可见这些炸豆腐摊。炸豆腐鲜嫩可口，搭配秘制酱汁，令人回味无穷。这绝对是劳累的下午购物后最好的安慰。

价格：5元

推荐地点：阳朔西街

4.晚餐

桂林泉水鸡

劳累了一天，来吃鸡吧。如果鸡是散养的，就不要喂饲料，水要取自山上、清澈的泉水。对食材的严格要求，让烹饪本身省去了很多功夫。如果你口味重的话，一些当地的辣椒搭配一些酱油和大蒜蘸酱可能是你的最爱。

价格：50元

推荐地点：小木屋泉水鸡火锅店、尧山泉水鸡

5.夜宵

桂林螺

桂林螺蛳是一种很有当地特色的小吃，每天在夜市和中高档餐厅都可以吃到。吃的时候，打开螺蛳顶盖，捂住嘴，用力喝下去。吃完田螺，喝汤。味道麻辣鲜香，特别开胃。这时，再配上一杯特制的鲜榨芒果汁，真是一种享受。

价格：40元左右

推荐地点：桂林粥城。丽江美食

数据挖掘、机器学习、自然语言处理这三者关系及入门攻略

什么是机器学习？

机器学习作为人工智能领域的核心技术，广泛应用于电商推荐、无人驾驶、人脸识别、金融风险评估等应用。关于机器学习，一个容易理解的定义是：机器学习自动帮助从数据中挖掘和总结模式。

比如我们想用一个程序来识别两个人，张三和李四。一种实现方法是根据显着特征来设计规则，例如：如果一个人较高、较胖、脸上有皱纹、有啤酒肚，则将其识别为张三，否则将识别为张三正如李斯。这个实施方案是基于人的先验知识，也就是说一个人所学到的知识是预先以规则的形式写下来的。

机器学习的工作方式与此恰恰相反。假设我们有几张张三和李四的照片，然后把它们拿给机器看，同时告诉机器哪一张是张三，哪一张是李四。之后我们希望机器能够自动从这些数据中找到能够区分张三和李四的规则。这称为机器学习。

机器学习是人工智能领域的核心技术，也是进入人工智能发展的第一门课程。后续所有复杂的技术和应用都依赖于机器学习技术。想要学好AI，机器学习是第一门必修课。这就像如果你想成为一名优秀的工程师，编程是必修课。

什么是数据挖掘

机器学习的核心实际上是数据库中的知识发现，而数据挖掘可以看作是数据库中知识发现过程的基本步骤。

知识发现过程由以下三个阶段组成：数据准备，数据挖掘，结果表达和解释。数据挖掘可以与用户或知识库进行交互。它是一种通过分析每个数据来发现大量数据中的模式的技术。数据挖掘主要包括三个步骤：数据准备、模式搜索和模式表示。数据准备是从相关数据源中选取所需数据，整合成数据集进行数据挖掘；模式查找是利用一定的方法找出数据集中包含的模式；模式表示应尽可能用户友好。理解方法代表所发现的模式。

由于数据挖掘在机器学习中起着至关重要的作用，因此有些人经常将数据挖掘与机器学习混淆。事实上，这是错误的。除了机器学习之外，数据挖掘还可以用在很多方面，比如从大量的春运数据中发现哪些网站的流量高，从而调整运营图。获取有关人流的知识的过程是数据挖掘的一个简单应用。

什么是自然语言处理

自然语言处理实际上是机器学习的实际应用。在机器学习和深度学习技术的推动下，人工智能在各行业的应用取得了长足的进步。从应用角度来看，AI技术可分为三大类：视觉处理、自然语言处理和语音处理。这种分类也是基于基本的人类交互风格。我们每天接触到的信息无非是图片、视频、文字和声音。

即使对于同一类型的技术，例如推荐系统，根据应用场景的不同，所需的技术也有所不同。如果推荐应用于新闻网站，文本是主要处理对象，因此会用到自然语言处理技术；如果应用到短视频领域，视频是主要处理对象，所以会用到计算机视觉技术；如果应用于音乐网站的主要处理对象是声音，所以必须使用语音技术。

三者之间的关系

综上所述，其实这三者是一个递进的关系：机器学习可以通过数据挖掘来实现，机器学习是自然语言处理的基础。

那么如果你对数据分析感兴趣，这三者中哪一个更适合呢？

你必须先学习机器学习。无论你未来从事哪个行业的数据分析，机器学习永远是最合适的选择，也是一项基本技能。目前流行的自然语言处理归根结底只是机器学习背后的一个分支，熟悉机器学习是前提。掌握了机器学习之后，你在数据分析领域的选择将不仅仅停留在NLP。还可以涉足企业风险分析、网络反欺诈等。

如何开始机器学习

如果你是新手，可以选择在网上找一些课程，比如李宏毅的机器学习公开课、贪心科技AI课程、Jeremy的程序员机器学习入门等等都非常不错。

李宏毅-机器学习公开课

从内容上来说，这门课程其实更侧重于深度学习领域，也比较高级。不过，李宏毅老师自信地表示，这不会影响这门课程作为“机器学习入门课程”的性质，仍然会让它更受欢迎。大多数人都理解它，您仍然可以尝试将其作为机器学习的第一门课程。

其课程相对容易上手，“从最基本的概念到最具前瞻性的技术”是该课程的一大特色。李宏毅老师的课程概括起来有两大亮点：

1.利用卡通形象，幽默生动的方式讲解理论知识

2.适合初学者，附有作业题

3.使用Python作为编程语言对于大多数初学者来说更加友好

这是适合初学者的入门课程。它专注于深度学习。想要深入了解深度学习的同学可以尝试一下。

基础知识

本课程需要提前具备一些数学和编程的基础知识。

需要掌握数学：微积分、线性代数、概率论；

关于编程你需要了解的：Python相关语法和包。在课程中，您需要能够阅读和修改课堂上给出的一些示例代码。老师会假设你已经基本掌握了Python语法。

贪心技术-人工智能与机器学习

贪心科技是一家专注于人工智能教育的热门科技公司。其核心团队由国内外人工智能专家组成。出品了多门AI领域的精品课程。本课程由贪心科技团队讲师李文哲和JerryYuan联合授课。除课程外，还专门指派多名助教，课后解答问题、批改作业。本课程是近几年新开设的课程。其课程模型是自下而上的。首先让你一步步了解工程原理，然后通过实例的讲解逐步掌握相应的技术。这种模式可以为今后的工作和学习打下坚实的基础。学生完成课程后，能够举一反三，具有较高的灵活性。课程核心内容聚焦于机器学习，通过实际案例加深对技术的理解。完成本课程后，建议进一步学习自然语言处理、计算机视觉、推荐等领域。其课程内容旨在介绍人工智能及相关基础理论，让人们对深度学习和各种系统有一定的了解，以利于将来找工作。

本课程主要针对想要系统学习AI的上班族和在校学生。通过本课程的学习，你可以为后续的转型做好准备，或者利用所学的技术来提高工作效率。课程中，全面讲解了所有核心机器学习算法背后的技术细节和推导。除了每章后的作业外，课程中间还有几个实践训练章节。因此，相比于NgEnda等老师注重理论的教学模式，这门课程更加理论与实战相结合。

课程共有17章，其中5个项目作业章节。所有实训案例均来自医疗、生物、社会科学等十几个不同领域，与现实生活息息相关。比如第一个项目作业《广告点击率预测》就是设计一个算法来匹配平台用户和广告，达到广告主和平台双方利益匹配的目的。相比网上可以找到的公开课程，其内容覆盖面非常全面。

教学案例

贪心科技课程的一大亮点在于，与传统在线课程不同，他的课程不仅采用视频讲解，还将视频、文字、图片结合起来，达到了传统视频教学无法比拟的教学效果。例如，在讲解“深度学习”时，为了让学生真正理解深度学习的概念，李文哲老师通过图形对深度学习和浅层学习进行了比较，将深度学习表述为“浅层学习的叠加”。只需几句话即可轻松解释深刻的理论概念。

课程中穿插的小选择题简单有趣，帮助我们充分沉浸在学习氛围中。回答完问题后，会有专业的答案分析。当然，如果你觉得题目太难，也可以相应调整题目的难度，非常人性化。

最后，每节之后都会有一个非常简洁的课程总结，方便学生及时复习本节的内容，让大家学得扎实。

课程以幻灯片的形式逐页呈现。从实践来看，由于是近几年的课程，所以课程内容比较新，讲解通俗易懂，展示图文并茂。由于本课程是在线授课，因此购买后可以随时使用。比较适合时间分配困难的上班族或者学生。本课程不需要太多的基础知识，课程中的知识点讲解的也比较透彻。新手上手非常容易，而且有助教解答问题，学习也算不费吹灰之力。学完全套课程后，你就可以达到初级算法工程师的标准，技术上也能胜任。

基础知识

这门课的要求并不高。你只需要有高中数学基础，了解简单的统计和线性代数。最好有半年以上编程经验，包括但不限于Python。

Jeremy-程序员机器学习简介

与AndrewNg“数学优先”的教学模式相比，Jeremy追求更实用的“代码优先”方式，因此他的课程风格普遍偏重实践训练。

根据主页显示，本课程主要涵盖两种模型：基于决策树的模型和基于梯度下降的模型。

由于本课程注重实际操作，没有过多阐述数学理论和概念，因此其课程设置与其他课程相比有其独特之处。

但由于Jeremy想走实用路线，所以这门课程的局限性也很明显。对于基础较差的学生来说，这门课程上手有点困难，需要自己补足数学知识。

基础知识

本课程要求孩子有一定的数学基础，特别是线性代数、微积分和概率论；其次，需要提前掌握基本的Python语法；而且因为是英文授课，所以也需要有一定的英文基础。

概括

希望可以帮助到有困惑的同学。另外，如果你想成为一名真正的程序员，仅仅光说是不够的。你一定要坚持学习，这样你才会有真正的收获！