机器学习总结 第1篇

在学习中，同时我们遇到了一些难题，希望学校在今后的教学工作中能予以提高、改善。

一是适当增加导师课堂的授课时间。

可以说，国际高级工商管理的学员基本上是利用休息时间进行学习的。虽然，参加的学员具备了较高的文化素养，但是由于课程多、时间紧、任务重，无形给学员的知识消化带来了一定难度。

二是创新学习的方式。

三是选用教材应更符合实际。

国际高级工商管理的课程，选用的是香港的教材。由于香港与大陆的文化差异，有些教材、作业题的词语在阅读上难以理解，无形给学员的学习带来一定的难度。我认为，应该把香港的教材与大陆的教材进行统一修编，更有利于学员的理解与消化。

四是加强实践交流。

学校可以通过开展研讨会、主题班会的形式，不定期的组织学员进行研讨交流，加强学员之间的友谊，提高学员学以致用的能力。

机器学习总结 第2篇

      是一种用来在图中寻找优化路径的几率型算法，源于蚂蚁在寻找食物过程发现最优路径的行为。典型的应用是用于解决旅行商问题（Travelingsalesman problem, TSP）。

算法的一般步骤：

（a） 初始化参数：开始时每条边的信息素量都相等；

（b）将各只蚂蚁随机放置各个顶点；

（c） 依次选取蚂蚁周游所有顶点，计算转移概率（由每条边的信息素和启发因子决定，启发因子为路阻的倒数），以_法决定下一个顶点，计算蚂蚁留在各边的信息素，更新信息素表。

（d）计算各边的信息素增量，记录本次迭代的路径，更新当前最优路径，清空信息素表。

（e） 迭代运行，终止条件：最大迭代次数或停滞现象。

机器学习总结 第3篇

尽管供应商和算法多的让人有些眼花缭乱，但事实上机器学习方法只有那么几类。首先，从你需要解决的问题开始识别方法，然后你就可以缩小供应商和支持此方法的最佳工具。这看起来可能很明显，但我都不知道有多少次看到一些公司在理解需求或方法之前就开始使用特定的工具了(Hadoop，还有其它的吗?)。

最常见的方法如下：

Feature Extraction(特征提取)：这种方法需要一个类似文本、图像、视频、音频的原始输入，然后提取可以在随后的机器学习算法中使用的相关“特征”和模式。这与其自身并不是息息相关，但却是一个重要的预处理步骤。

Clustering(聚类)：此方法也称作“unsupervised learning(无监督学习)”，它基于相似性原理将原始数据或特征和组对象组放到一起。唯一真正的要求就是对象需要一种比较相似性的手段，例如，比较它们相似或不同的方法。

Classification(分类)：此方法也称作“supervised learning(监督学习)”，分类需要原始数据或特征，以及一个用户定义的类别，然后开发规则将这些对象归入到这些类别中。这种规则接着可以用来预测新的、没有类别的对象。这种技术也有助于标记内容，例如，图片、视频和产品。

Prediction(预测)：此方法根据已知的数据来确定关系，并制定规则，然后预测未来的事件，例如，一个客户的离开(“客户流失”)或一个人会不会买这件商品(“推荐引擎”)。预测的过_的很有趣，做预测的一个最佳理由就是：谁不想预测未来呢?

该列表看似很短，然而很多公司在实践中都曾在其中绊倒过，简而言之就这几个。即使更先进的解决方案，如谷歌的无人驾驶汽车使用的也是这些基本的构建模块：特征提取(将其三维空间降解为一系列机器可读的对象)，分类(这些物体看起来像一辆车，那些对象看起来像行人)，预测(如果是红灯，我前面的车将会停止)。

这些模块的选择(无论是单独使用还是组合)，取决于你需要解决的问题，并且你可以以你的方式更好地完成一个成功的机器学习项目。

机器学习总结 第4篇

光阴荏苒，时间如白驹过隙般流过我的人生，我的大一生活已经结束了。回首我的大学生活的第一年，真是感慨万千;有收获，也有损失;有得意，也有失意。总之是感受颇多。下面我将对我这一年的生活做一个总结。 大一总是充满激情的，我也不例外，对那些未知充满了期待。学习中，对我们每个人来说都算是一个考验吧!从高中那种有人安排有人监督的学习方式转变成没人管没人约束的学习方式，让每个刚步入大学的人来说都有些措手不及，我也不例外。但我明白大一是高中到大学的过渡期，新的教学方式，新的学习方式，一切都不再那么循规蹈矩了。不过在大一第二学期渐渐的适应了周围的环境，渐渐的在学习中找到了规律，那些迷茫和空虚也渐渐消散。时间不长的兼职之路，也让我慢慢的成熟起来，懂得理智的对待身边的人和事。以后的路是自己走出来的，不能靠任何人，只有自己! 宿舍是一个小集体，六个人生活在同一个空间里面，但是各自的生活习性都不相同，这就需要大家互相理解，互相体谅，只有这样才能和平相处，为我们的学习创造一个良好的学习和休息环境。

在上一学年里，我学到了太多的东西。这是我在以后生活、工作中所必需的。我感谢大学里相对这么宽松的自由学习环境，给了我这么多的自由伸展的空间。 大二更忙，同时也更充实，也给了我更广阔的空间去发展，去进步，在这样的有利条件下，我一定会好好利用来之不易的机会，提升自己，升华自己。

总结回顾昨天，我百感交集;面对今天，我信心百倍;展望明天，我任重道远!我想：“既然上帝让我们都能自己掌握自己的命运，那么我就一定要并且也能掌握好我的命运，我的大学将会因为我的不断回顾和展望而更加无怨无悔!

机器学习总结 第5篇

方差是在概率论和统计学中衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量，在统计描述和概率分布中各有不同的定义，并有不同的公式。

概率论中，方差(variance)衡量的是当我们对 \textrm{x} 依据它的概率分布进行采样时，随机变量 \textrm{x} 的函数值会呈现多大的差异，简单理解就是用来度量随机变量和其数学期望之间的偏离程度。

统计学中，方差是一组观测值的特征，观测值通常是从真实世界的系统中测量的。如果给出系统的所有可能的观测，则它们算出的方差称为总体方差；然而，一般情况下我们只使用总体的一个子集（样本），由此计算出的方差称为样本方差。用样本计算出的方差可认为是对整个总体的方差的估计量。

1，均方误差（MSE，mean squared error）与均方根误差(RMSE)

均方误差是预测值与真实值之差的平方和的平均值，即误差平方和的平均数。计算公式形式上接近方差，它的开方叫均方根误差 RMSE，均方根误差才和标准差形式上接近。 计算公式如下：

\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n}[f(x_i)-y_i]^2 \\

在机器学习中均方误差常用作预测和回归问题的损失函数，均方误差越小，说明模型预测的越准确，反之则越不准确。

2，总体方差

统计中的总体方差 \sigma^2 就是对整个总体运用方差计算方法得到的结果，即样本实际值与实际值的总体平均值之差的平方和的平均值。

总体方差计算公式如下：

\sigma ^2 = \frac{\sum_{i=1}^{N}(X_{i}-\mu)^2}{N} \\

公式解析：

由于方差是数据的平方，与检测值本身相差太大，难以直观的衡量，所以常用方差开根号换算回来，就成了标准差（Standard Deviation）用 \sigma 表示。

3，样本方差

在实际项目中，总体均值很难获得，所以常用样本方差来估计总体方差（统计术语：样本方差是对总体方差的无偏估计）。所谓样本方差，是指样本各单位变量值与其算术平均数的离差平方的平均数。

应用样本统计量替代总体参数，经校正后，样本方差的计算公式如下：

\sigma ^2 = \frac{\sum_{i=1}^{n-1}(X_{i}-\overline{x_{i}..x_{n}})^2}{n-1} \\

\overline{x_{i}..x_{n}} 表示样本均值公式分母由总体方差的 N 变为了 n-1，使得样本方差更能反映总体方差。

机器学习总结 第6篇

目前机器学习的一个比较热门的方向是统计机器学习(另外一个可能是图模型，按照Jordan的说法是机器学习属于频率主义，而图模型属于贝叶斯主义)，对于每一个做统计机器学习的研究者来说，他们大致可以分为两类：一类做统计学习理论相关工作，如泛化界、约简或一致性;一类做优化算法，如支持向量机、Boosting等。作为一个纯统计机器学习的学者来说，我想这两块内容都得了解。优化算法的门槛低点，可能比较容易上手，了解他们并不太难，比如支持向量机本质上是求解一个RKHS上的二次优化问题，Boosting是函数空间上的梯度下降优化问题。统计学习理论的门槛高点，需要的基础数学知识多点，离计算机出生的人比较远，因而常常使人望而生畏。最近本人对统计学习理论这块做了些整理，发现其实这块东西xxx想象的那么难，他们的本质无非是概率集中不等式在机器学习上的应用，下面以泛化界为例讲一下自己对那块内容的理解。

Talagrand说过: “A random variable that depends (in a ”smooth way“) on the influence of many independent variables(But not too much on any of them) is essentially constant”. 中文上的意思是，依赖于许多独立随机变量的随机变量本质上是个常量，举个例子，经验风险就是一个依赖于一个随机训练样本集合的随机变量，因而经验风险本质上应该是个常量。正因为如此，这个随机变量离开它均值的概率就以指数形势衰减，因此这就是泛化界中常见的如下论述：“以1-sigma的概率，作如下论断”的由来。目前使用的各种泛化界分析工具本质上正是基于这个原理，下面介绍下目前主流的三种泛化界分析方法，xxx，R复杂度和稳定性分析。

为了叙述清楚，如一个游戏开始之前需要设置游戏规则一样，这里简单介绍一下机器学习问题设置。统计机器学习研究的问题一般是，给定一堆带标签的训练样本集合，需要从训练集合中学习出一个预测器来，对新的样本进行预测，使得预测结果尽可能的接近它的真实标签。相应的，对统计机器学习理论分析，我们需要做如下一些假设：假设训练样本集合是从一个未知但固定的分布中独立同分布的抽取出来，学习的目标是根据这样一个样本集合，从一个事先给定的分类器集合中挑选出一个分类器，使得分类器的对从同一个分布中随机抽取的样本在给定的一个损失评价下的风险最小。一个需要特别注意的是，在统计学习泛化界分析时，分类器的风险常常被认为是随机样本集上的一个随机变量，这样的随机风险集合(以分类器为索引)在统计上被叫做经验过程。

xxx可能是影响最深也是最早提出来的泛化界分析方法， V是统计机器学习理论的垫基者Vapnic的名称的缩写，这从名称上就验证了xxx在统计机器学习理论的影响力。这块的分析得先从Hoeffding不等式说起，Hoeffding不等式本质说明一组独立随机变量的均值离开它的期望的可能性以指数形式衰减。因此，对于任一给定的分类器F(F与训练样本集合无关), F与每个随机样本结合形成了一个F作用在该随机变量上的新的随机变量(取值0，1，即分对与分错)，这个随机变量的期望刚好是F的期望风险，N个这样随机变量的均值刚好是F的经验风险，因此，我们获得了F在N个训练样本集合上的经验风险偏离F期望风险的可能性的概率描述，为叙述方便，以下简称经验风险偏离F期望风险为偏离情况。然而，这样的概率描述只能针对一个F，它所起作用的那部分训练样本集合上也直接与F相关，而我们的学习是从事先给定的函数空间中选择一个F，因此我们并不能保证Hoeffding不等式作用的那个F就是我们选择出来的F，即使假设我们没看到训练样本集合之前，我们已经知道选择哪个F，我们在推导该F与最优F(函数空间里期望风险最小的F)之间关系时，也需要一个不随样本集合变化的概率描述。因此，我们需要一个对函数空间中的所有F一致成立的偏离情况的可能性的概率描述，这就是泛化界里常说的uniform。当函数空间的势是个有限值时，这种情况比较容易处理，分别对每个F运用Hoeffinding不等式，所有的偏离可能性的和就是存在一个F，它的偏离情况超过一个给定值的概率的上界。反过来说，即是假设空间里的任何函数都以至少一定的概率，偏离情况小于一个给定值。当函数空间的势不是一个有限值时，上面的处理就遇到了问题，因为无穷个偏离可能性的和是个无穷大的数，这样的上界就是个无意义的事。为了处理这种情况，我们的先驱者注意到了以下两个情况：1)假设空间的中所有函数偏离情况的上确界是所有函数偏离情况的上界;2)在任何有限的样本上(比如N)，尽管函数空间的势是无穷的，但是它们作用在有限个样本的分类情况却是有限的(上界是2^N)。如果我们能够找到偏离情况的上确界的概率的一个上界，并且这个上界能够以有限个样本上的某种概率表达出来，我们就能解决问题。具体的做法是，可以证明偏离情况的上确界的概率的一个上界是两个同样大小的从同一分布中抽取的训练样本集合经验风险之差的概率的上确界。然后对后者就可以使用有限假设空间下的Hoeffinding不等式，得出后者偏离情况的概率描述。为了得到比较精确的界的描述，必须刻画函数集合在有限样本上的分类情况，这个分类情况对应的术语叫生长函数，它表示N个样本被函数空间的函数们分成不同情况的最大值。为了计算生长函数，xxx被定义出来，它描述了函数集合分类样本的能力，具体表现为函数集合能够任意分类的最大样本个数。由生长函数和xxx定义马上知道，当样本的个数N小于等于xxx时，生长函数的值等于2^N, 否则生长函数的值小于2^N。这也说明了，一个有限xxx空间的生长函数并非指数增长，从而避免了界的无意义性。Vapnik老前辈已经为我们推导出了生长函数与xxx的关系不等式，将他们之间的关系降到了多项式，因而我们的界从O(1)->O(sqrt(logn/n))。后人在此基础上又提出了一些改进，主要集中在如何让不等式的界更紧，比如比生长函数小的VC熵，对函数能力的更有效描述的覆盖数，还有对Hoeffding不等式的改进版本Bernstein不等式等。xxx这套理论的建立为统计机器学习的理论铺下了坚实的理论基础，从此机器学习变得有理可依，也许这就是机器学习从人工智能中分离出来的一个重要因素之一，然而由于xxx的难以计算，还是给具体应用带来了不便(目前常用的一个事实是，xxx平面集合的xxx是d+1)。

R复杂度的提出，动机之一就是克服xxx的的不容易计算。另外一个原因是某些算法在无穷维空间里也获得了很好的经验性能，然而却不能用xxx解释。比如RKHS中的函数都是无穷维的，在此空间得出的用xxx表达的界是平凡的，无法对实际算法设计提供指导。与xxx类似，R复杂度也是对一个函数集合能力的描述，它描述了函数集合拟合噪声的能力，能力越强，R复杂度越大。R复杂度有两种：一种是期望R复杂度，一种是经验R复杂度，期望R复杂度与经验R复杂度本质上也是经验量与期望量之间的关系，因而也可以用概率集中不等式描述其中的关系，经验R复杂度因为是给定了N个样本的情况，因而更容易计算。与xxx的分析类似，R复杂度的分析也是专注于偏离情况的上确界，与xxx不同的是，这儿使用了一个比Hoeffinding更强大的不等式McDiarmid集中不等式，由Mcdiarmid不等式我们可以得出，偏离情况与期望偏离情况之间的差的概率描述。其中期望偏离情况的分析比较复杂，通过一些列分析可以得出期望偏离情况的一个上界，刚好是函数集的R复杂度，由此我们得到了与xxx类似的一个泛化风险界，其中生长函数被替换成了R复杂度。R复杂度的计算比xxx容易，常常可以根据一些不等式如Cauchy-Schwarz或Jensen不等式求出，另外机器学习大牛们还提供了一些组合函数的与个体函数之间R复杂度的关系的计算公式，因此对于实际应用更有指导意义，比如我们可以从中推导出著名的Margin界。

xxx和R复杂度存在的一个问题是，它们关心的都是整个函数空间的拟合能力，而对算法如何搜索函数空间无关，实际上我们并不需要一个对整个函数空间都成立的界，我们关心的只是我们的算法可能搜索到的函数的泛化能力，此外，描述一个函数空间能力大小的事也不是一件容易的事情。因此，我们需要一个能够仅仅对我们算法搜索出来的解的泛化能力分析的概率表达式子。因此与前面两种分析方法不一样的是，稳定性分析关心的是算法搜索出来的解的偏离情况的概率描述。稳定性描述的是当训练样本集合中的训练样本发生变动时(常常研究一个变动)，算法输出的分类器是如何变化的，用的最多是算法的一致稳定性，它表示，当训练集合中的一个样本被替换或者删掉时，分类器的输出的函数在定义域上变动的最大值，这个最大值称为稳定数，即对应于两个函数之差的无穷范数。有了这个工具后，我们对算法输出的函数的偏移情况与期望偏移情况使用McDiarmid集中不等式，就可以得出偏移情况的一个上界，在对期望偏移情况分析，可以得出期望偏移情况的一个用算法稳定数表示的上界，因此我们得到了一个用稳定数表达的算法输出的函数期望风险的上界。由于我们需要得到一个有意义的上界，因此稳定数至少应该长得像1/N。接下来稳定性分析关心的是，如何计算有效的稳定数的问题，大牛们已经提供了一套在正则化RKHS空间下的算法稳定性的计算公式，可以发现这个空间下的算法的确满足1/N的形式。

统计机器学习推动了机器学习的发展，统计学习理论的建立为统计机器学习奠定了坚实的基础，随着统计机器学习理论的发展，相信不久将来更紧的更容易指导实践的界会被提出来。想做这块研究的人需要一定的数学基础，然而，做出来的东西确很少有实际价值，因此需要慎重对待。好了，改天有空再写写自己对一致性或约简的一些体会。

[机器学习 就业前景]

机器学习总结 第7篇

    源于对鸟群捕食行为的研究，求解过程是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，通过适应度评价解的品质。

粒子群算法的一般过程：

（a） 随机初始化一组微粒（问题可行解），包括随机位置和速度；

（b）评价每个微粒的适应度；

（c） 根据个体极值和群体极值来更新当前位置。

（d）重复（b）和（c），记录下每个微粒每次迭代的位置和适应度，直至找到最优解。

机器学习总结 第8篇

我只是家长的一个学习机器，我一点也不快乐。

我是家长口中别人的孩子，基本上每次都能考到高分，偶尔也有两三次没考好。但父母还是不满意，在她们眼中，我永远都没别人家的孩子好。只看得到我的成绩，永远都看不到我的`努力。我对她来说就是一个学习的机器，我都快崩溃了，每天都要戴上面具和她们做交流，每天晚上枕头都是湿的，晚上8点上床，凌晨1、2点才能睡着。

有时候，做好了，换来的只有一句表扬；有一点没做好，等来的就只能是打骂。

大人说东，我们绝不能往西，不然的话就是不尊重长辈，不听话。

虽然我知道你们这是为了我好，为了不让我在以后的社会中淘汰，但你们可以换一种方式吗？你可以对我好一点吗？我们学生真的也很累，每天写作业写到八九点，考试一旦没考好就会遭到你们的责骂，每天辛辛苦苦写作业，换来的只有一顿责骂吗？

只能按照你们的要求做，xxxxxx，学生？我们还是人吗？中国学生到底犯什么罪了？作业是外国人发明的，可是还是中国学生写的最多。每天写作业，上课，写作业，上课，累成狗！家长们呢？无动于衷！“你们就是该学习的年龄”，我们受到的嘲讽是家长们永远不能想象的！我只是希望你对我们好一点！别再把我们当成你们的学习机器了！

好不容易到了双休日，终于可以休息的时候，却听见这声音：“作业写完了吗？还不快去写！”难道我们只能做你的学习机器吗？我也有自己想做的事情，只希望你能理解我的苦。

请别再把我当做你们的学习机器了！

机器学习总结 第9篇

机器学习=寻找一种函数

①定一个函数集合

②判断函数的好坏

③选择最好的函数

①设计模型model

②判断模型的好坏

③选择最好的函数，优化模型

    修改模型，增加数据维度

    增加正则因子，使函数更加平滑，让参数w取值更小。（x变化较小时，整个函数结果不会变化太大，结果更准）

监督学习：有数据标注情况下学习（回归、分类）

半监督学习：训练数据中带标记的数据不够多

迁移学习：在已学习基础上，做看似和以前学习不相关的事情，但实际效果很好（在猫狗识别基础识别大象老虎等）

非监督学习：没有具体标注数据的情况下学习（机器阅读、机器绘画）

结构化学习：超越简单的回归和分类，产生结构化的结果（如图片、语言、声音）

机器学习总结 第10篇

在先前的Thinking Big Data? Think Bold Questions Instead一文中我指出，在大数据时代，我鼓励人们从一个问题开始学习而不是从一个工具开始。这个道理同样适用于AI/机器学习领域。在我们如今生活的年代，让人兴奋的是我们可以提出真正无所畏惧的问题。因为我们已经不再受到硬件或软件的限制。

首先花时间彻底弄清楚你正在解决的问题的类型。使用“五个为什么”(问为什么?五次)的方法来追朔问题的根源。根据我的经验，我发现了一些常规形式：

Top Line(收入)：哪一个是我们最好/最有利可图的产品、客户、期望等，采取什么行动可以获取最大利益?这是一个扩展的经典市场细分和商业智能报告。使用大数据和人工智能领域的新工具，我们可以分析海量的数据和组，或者做出高精度和细微差别的预测。

Bottom Line (成本代价):在我们的操作过程中，效率低下的地方有哪些，如何优化才能降低成本?这也是一个扩展的传统报表技术。

消费者经验：促使消费者最佳/积极消费经历的因素是什么，要怎么做才可以提升它?除了上面提到的方法和工具，推荐引擎(类似于Amazon和Netflix)在这个领域里也扮演了重要的角色。面向客服服务的自动助手也成为可能。

知识发现/决策支持：我们从已知的信息中能够挖掘到什么新知识，并且应该如何使用它来做出决策呢?这是我个人最喜欢的一个方向，我职业生涯的大部分时间都在做这个。决策支持工具已经出现了一段时间，但技术的进步持续地提高了计算机的处理分析能力，让我们从处理分析能力的限制里解脱出来，不用担心处理能力的不足，从而专注发现。

智能机器/软件：其他领域都集中于使企业或消费者变得更好，然而这一领域专注于创造智能机器来处理世界上特定的问题：从导航真实世界到数据的实时分析和反应。机会仍然存在，即使你不是一个核心软体开发公司。如果你在这个领域有商业理念，你可以永远与那些能给你的生活带来愿景的人合作。

如果这些问题带领你去寻找一个非技术性解决方案，那么请不要惊讶。有时候，最好的解决方案并不是实现一个软件，而是从人以及处理方法上做改进。

比如，我曾被带去帮助一个出版社组织去评估新的分析工具。在挖掘详细信息之后，我发现他们面临的真实问题是“创新者的窘境”。任何一种新技术都可能腐蚀他们已存的商业模式，除非他们先解决自己市场上的混乱。我对此给出了一些适度的技术改进方法，但我还是鼓励他们把大部分精力集中在解决商业模式的问题上。

你可能也会发现，很多传统的商业智能工具都是有必要的，或许你有一个不需要人工智能的大数据规模问题。请牢牢记住，成功往往是问正确的问题，而不是挑选闪亮的新玩具。

机器学习总结 第11篇

一旦你了解了你需要的机器学习的算法类型，最后一步就是评估和选择符合你特定需求的技术。你可能会倾向于使用最富有特色的方法，但这可能会导致组织风险承受能力的不匹配。我看到一些大的、成熟的组织从一些灵活的小公司中选择软件，类似于小公司和IBM这样的大公司。每一次，都在合同的墨水还没干涸之前就出现了问题。

所以，你最好和一个与你的整体策略、理念和风险承受能力在一个等级的供应商合作。领域的变化非常快，一个纯技术的决定是相当短见的。你要有一个能以类似的速度成长和适应的伙伴，这样就不存在任何期望的不匹配。除了技术，还需根据以下几个方面进行评估：

公司成长战略

领导团队

咨询方式(传统的瀑布型，敏捷开发型等)

技术风格(专有的重型研发，集成等)

找到那些与你的企业精神相匹配的公司，如此你才会为你踏上这个旅程找到一个好的合作伙伴。你也可以使用这种评估，故意地移除这些公司。如果你是一个需要更多创新的大型公司，你可以选择一个更富有活力和进取心的供应商，仅仅只是为了将新的思想和精力注入到一个不景气的企业。只是要确保时刻睁开你的双眼，关注着发生的一切。

最后一点看法

在机器学习的嗡嗡声下，伴随的是解决复杂业务问题或改革新产品的真正机会。但在该领域所有的噪音和咆哮下，你需要保持冷静的头脑并以一种理性的方法来研究项目：以全面综合的方式确定项目的需要，选择合适的方法，并评估供应商。做到了这些，你将会领先于你的大部分竞争对手，并成为此领域的佼佼者。