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主题:【原创】机器学习的基础是什么?(0) -- 看树的老鼠

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家园 机器学习的初衷就是对统计学的反叛

随机森林的老祖宗Leo Breiman早在2001年就总结了两者的最大区别,见论文《Statistical Modeling: The Two Cultures》,网上有。

传统的统计学基于人类主观假设出来的数据模型,为人类理解数据而总结了很多随机分布,并且过于强调这些分布的数学模型。而机器学习是为了克服这个缺点而生的,本身就只强调预测的准确性而不主张人类去理解它。

至于短期的特征在长期尺度上不管用的问题,别说机器,人类也一样,经验丰富的老年人在接受和解释新知识时比不上小学生,过去的经验会束缚创造性思考和限制新知识体系的形成。这根本就是从本质上不可克服的问题,只能在overfit和underfit中取一个折中,什么算法和技术都不可能解决问题又不付出代价,不值得花费脑力去思考。

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