机器学习就是归类

 

 

 

 

 

 

 

 

 

科学推理的方式就2种，一个是归纳，从案例从总结规律。

一个是演绎，也就是已经有了某个规律之类的，那根据这个规律，针对某个案例会有一个结论出现。

那么机器学习就是归纳的过程， 因为其是从样例中学习的过程，然后将这个学习的函数用于测试，得出一些结果。

 

 

 

 

 

 

 机器学习领域的格言！

1.数学是宇宙的语言，这个世界真正的逻辑是概率计算。

2. 相关关系、函数关系都不能等于因果关系，但这无损于他们的价值。

 

3. 所有模型都是错的，但是有些是有用的！模型的评估与模型建立同等重要！

 

4. 有明确证据表明一个模型会优于另一个模型。模型的选择取决于任务情景！

 

5. 成功的机器学习应用不是拥有最好的算法，而是拥有最多的数据。

 

6. 特征选不好，参数调到老！

 

7. 数据和模型决定了模型的上限，而模型和算法知识逼近这个上限而已！

 

8. 如何赢得机器学习比赛呢？

就是把别人的模型拿过来然后集成一起。

 

9. 数据科学家就是一个比计算机科学家懂更多统计学，比统计学家懂更多计算机的人。

 

10. 关键在于问题而非模型，数据科学家的基本素养：业务敏感  > 算法老练  >  编程熟悉

 

 

 

机器学习对应数学的2大角度：概率和几何

 

 

 

歌德说过：源于数学，归于工程。