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粤嵌重庆嵌入式培训机构解密机器学习中的“哲学”
  机器学习中的分类具有一定的哲学意义,因为人类一旦知道了事物的分类,就可以采取一定的行动。下面粤嵌为你解密一下机器学习中的“哲学”到底有哪些?
  NFL定理。它由Wolpert在1996年提出,其应用领域原本为经济学,NFL讲的是优化模型的评估问题。在机器学习领域中,NFL的定律指明,如果我们对要解决的问题一无所知且并假设其分布完全随机且平等,那么任何算法的预期性能都是相似的。这个定理对于“盲目的算法崇拜”有毁灭性的打击。然而,从另一个角度说,我们对于要解决的问题往往不是一无所知,因此大部分情况下我们的确知道什么算法可以得到较好的结果。正因如此,我们才需要研究和发明更多的机器学习算法来处理不同的假设和数据。
  奥卡姆剃刀定理。它是由十二世纪的英国教士及哲学家奥卡姆提出的:“ 如无必要,勿增实体”。奥卡姆剃刀定理对于机器学习的意义在于它给出了一种模型选择的方法,对待过拟合问题有指导意义。但读者应该注意,奥卡姆剃刀定理只是一种对于模型选择的指导方向,不同的选择方向如集成学习就给出了近似相反的选择标准。现实世界是非常复杂的,切勿滥用。
  集成学习。集成学习的哲学思想是“众人拾柴火焰高”,和其他机器学习模型不同,集成学习将多个较弱的机器学习模型合并起来来一起决策。比较常见的方法有多数投票法,即少数服从多数。从某种意义上说,神经网络也是一种集成学习,相信敏锐的读者已经发现,集成学习似乎和前面提到的奥卡姆剃刀定理相违背。奥卡姆剃刀定理并非不可辩驳的真理,而只是一种选择方法从事科学研究,切勿相信有普遍真理。
  频率学派和贝叶斯学派。对于不熟悉的读者来说,无论是机器学习还是统计学习都是一种寻找一种映射,或者更广义的说,进行参数估计。频率学派相信参数是客观存在的,虽然未知,但不会改变。因此频率学派的方法一直都是试图估计“哪个值最接近真实值”,相对应的我们使用最大似然估计,置信区间, 和p-value。因此这一切都是体现我们对于真实值估算的自信和可靠度。而贝叶斯学派相信参数不是固定的,我们需要发生过的事情来推测参数,这也是为什么总和先验及后验过不去,才有了最大后验即MAP。贝叶斯学派最大的优势在于承认未知的存在,因此感觉更符合我们的常识“不可知论”。据我不权威观察,统计学出身的人倾向于频率学派而机器学习出身的人更倾向于贝叶斯学派。
  接触机器学习的早期阶段,时间往往都花在了研究算法上。随着学习的深入,相信大家会慢慢发现其实算法思想的精髓是无处不在的妥协。以上是粤嵌重庆嵌入式培训机构为你解密机器学习中的“哲学”。
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作者:佚名
分类 : 探索发现
  本着“高质教学,高薪入职”的理念为科技市场输送了大量的人才,获得了同行业的广泛好评的粤嵌教育(www.gec-edu.org),自成立以来,十多年的时间里,粤嵌帮助了一批又一批怀揣梦想的学员实现了理想,不仅带给了学员们精湛的技术,更给学员们带来了丰厚的薪水,今天要说的是一个“果粉”学员的成长之路。
  小林是今年IOS培训班毕业的学员里成绩比较突出的,交谈中我们了解到,这位成绩不俗的学员原来是个“果粉”。小林大学读的是计算机专业,大一刚入学的时候,小林收到了人生第一份较为贵重的礼物——一部,在那个智能机还没有普及的时代,塞班系统是主流的时代,小林收到了人生第一部智能机,第一次使用IOS系统。按他的话来说“这神奇的就像电脑!”,对于计算机极为热爱的小林十分喜欢这份礼物。大学就读期间,小林学会了许多的计算机基础知识,也接触了部分系统的搭建,那时候智能机已经普及了,安卓和IOS共同占据着市场,但是对于IOS的偏爱,使小林成为了一名“果粉”,但是,当“果粉”是要付出代价的,小林说“当时在网上看各种分析,其实成本不高,但实际售价太高了,每次买都有一种吐血的冲动”。苹果的高价使得小林不得不重自己的发展方向。“当时就想,苹果卖的这么贵,那他的核心系统IOS系统的搭建工程师工资肯定高啊,至少比我去一般的计算机公司工资高”,经过几番比对,小林找到了粤嵌教育,报名了IOS培训班,成为了一名IOS培训班的学员。
  在粤嵌学习期间,小林向我们谈了谈他的感受“在这里学习到的知识感觉比在学校里学到的更多,更有目的性,学校里给我们讲的是基础课,但是这里跟我们讲的都是非常专业的知识,我觉得我收获了许多,这里的教学方法是我最喜欢的,一半的时间用来学习,另一半的时间用来“实战”(粤嵌采取的“学习+实习”模式),这样我们学过的东西面对实际的问题的时候就能针对性的解决问题了,至于这次毕业成绩还是在我意料之外的,没想到成绩这么好,其实最让我感到高兴的是我找到了一份薪水不错的工作,这样以后苹果出新品就不用再纠结了。”
  其实一个人的成功与否,除了做出正确的选择之外,更重要的就是他有一个明确的目标,小林就是这样一个例子,他知道自己要什么,所以他义无反顾,然后他成功,就像粤嵌的理念——就是要培养人才,仅此而已。
[ 责任编辑:shan ]
比特网 12:02:51
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