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首頁精彩閱讀機器學習要注意的事情（三）
機器學習要注意的事情（三）
2019-02-14
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現(xiàn)在的機器學習是一個十分流行的事物，這還得歸功于人工智能的功勞。現(xiàn)如今，越來越多的人們開始關(guān)注人工智能，因而開始關(guān)注機器學習。我們在前面的文章中給大家介紹了很多機器學習需要明白的事情，在這篇文章中我們會繼續(xù)為大家介紹機器學習中需要明白的事情。希望這篇文章能夠更好地幫助大家了解機器學習。


首先，我們需要知道的是，機器學習中只有數(shù)據(jù)是不夠的，如果我們把泛化當成目標還有另一個重要的后果：不管你有多少數(shù)據(jù)，只有數(shù)據(jù)本身是不夠的。當看到這里，我們可能悲觀的認為在機器學習中學不到東西，其實并不是這樣的，這是因為我們想要在現(xiàn)實世界中學習的函數(shù)并不是由所有數(shù)學上可能的函數(shù)集合而來。事實上，一般的假設都能夠很好的完成，這是因為有很多比如平滑、具有相似的類的相似例子、有限的依賴關(guān)系，或者有限的復雜性，因此這些假設通常都能很好地完成，這也是為什么機器學習如此成功的一個重要原因。像演繹法一樣，歸納法是一個知識杠桿，具體就是將少量的輸入知識轉(zhuǎn)化為大量的輸出知識。歸納是一種比演繹更強大的杠桿，用較少的輸入知識來產(chǎn)生有用的結(jié)果，但它仍然需要輸入知識大于零才能工作。和任何杠桿一樣，我們投入的越多，我們就能得到更多。所以機器學習中我們不能只是依靠數(shù)據(jù)。


看到了這里，我們可以發(fā)現(xiàn)其實學習知識的必要性并不令人驚訝。機器學習并不是能夠無中生有。機器學習所做的是從很少的東西中學到更多。和所有的工程一樣，編程也有很多工作要做，這就需要我們必須從頭開始構(gòu)建一切。學習更像是一種耕作，它可以讓大自然完成大部分的工作。學習者將知識與數(shù)據(jù)結(jié)合起來，以發(fā)展項目。這就是我們所說的機器學習的具體內(nèi)容。


在這篇文章中我們給大家介紹了機器學習初學者需要注意的內(nèi)容，那就是要清楚機器學習中只是有數(shù)據(jù)是不夠的，還需要很多其他的知識，這樣我們才能夠撬動知識的杠桿，得到更多的知識。所以我們在進行機器學習中不但要重視數(shù)據(jù)還需要重視其他的內(nèi)容，只有完善機器學習的知識體系我們才能夠更好地掌握機器學習的內(nèi)容。

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