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机器学习为什么那么火
机器学习为什么那么火
而今机器学习的改良大致在两个方面,一方面是软件,就是算法方面,从最小二乘法动身,到贝叶斯思想。另一方面就是硬件,一是采用并行计算,比方GPGPU,FPGA;二是散布式计算,比方Apache的Hadoop,把任务划分红多个相同的线程,在大型集群中运转应用程序。
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谈机器学习总以为全是那些复杂的数学推导。这倒不全对。大数据有益处也有劣处。益处是海量,而害处是冗余。你取得的海量数据可能只用一个特征便可完成回归或者聚类。常常将数据输入模型锻炼前,对数据的准备工作要消耗整个流程百分之八十的时间。
爱上数据,而非学到算法。
在数据处置阶段的硬件层次,曾多采用异构架构停止算法加速。一是多核CPU.二是专用硬件,要么用ASIC流片,要么用FPGA设计大范围并行加速器。而在软件层面,你用Python也好,Java也好,不过是应用架构的接口给你提供了一个易用的框架。
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在统计学看来,机器学习不过是统计学的应用而已,他们无视了实践的工程思想,在懂业务的人看来这就是特征学习的大思想,又疏忽了数理逻辑。
在机器学习中,博得成功不是由于开发出了一个新算法,常常在于对数据巧妙的预处置,归一化,以及组合现有办法。由于实测标明,在数据足够大足够好的的状况下,最终采用不同算法的影响微乎其微。这是数据为王的思想。也是近来数据剖析师岗位大热的缘由。
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关于我们普通人而言,在开端学习机器学习前总是畏难,所谓艰难,总是会者不难。拿数据的思想来看,我们大多数人可能很少有时机成为分子,以至可能终身都是分母。这里要谈到逆商,就是敢不敢不时承受打击,不时承受不可能,不时不进则退。在这个过程中会渐渐认清本人。
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