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  • 转载 机器学习太简单

    by jl http://apple3101.wordpress.com/2009/04/09/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%A4%AA%E7%AE%80%E5%8D%95%EF%BC%9F/

    机器学习没有一个统一的问题,各种方法之间的重合太少,因此研究一种方法可以不用了解或深究其他方法。没有一种方法是万能的,对于具体问题,可能这种方法好,对于另一个问题,可能另一种方法更好。

    这种现象造成了:

    • 在特定的问题上的机器学习方法,经常是最先用的那个。
    • 分析机器学习的方法受一些为它而设计的假设而限制;因此很多文章都力图找到能出好结果的假设。

    有几种研究机器学习的方法:

    1. 认定一种方法,改进它,并到处用
    2. 发现新的应用,并使用机器学习算法
    3. 找到一个非常难的问题,解决它(做到最好)
    4. 使(已经有的)问题更难(fast, online, large scale, few example, etc.)

    2 比较轻松,4也不错

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