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2017-05-24 09:45:08
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2017-05-24 08:00:13
机器学习专家与统计学家观点上有哪些不同？
一般认为属于统计学的是线性模型（统计里面研究的最为成熟）、SV1M（毕竟是统计学家提出来的）、lasso、compressive sensing、sparse modeling、boostrapping等，传统的p-value, t统计量、AIC,BIC都是统计的；一般认为属于机器学习的是神经网络、蚁群优化、遗传算法、深度学习等，一般数学基础不是很牢固，对复杂的低噪音问题比较适合；统计和机器学习都沾边的是boosting，最开始adaboost是计算机的人提出来，但只是二元分类，给出了算法，数学基础不牢；然后斯坦福的统计学家巩固了数学基础，exponential loss之类的，然后发展到了回归问题，即gradient boosting machine，gbdt等；当年讨论的比较热烈。所以，显然地，对于低噪音的图像处理、下围棋等，深度学习等计算机学派完胜；但对于金融交易等高噪音数据，统计学家完胜。对于中间银行信用违约、医疗诊断，统计学家优势也是明显的；对于自然语言，一般认为计算机学家厉害一些，但更多是概率图方面，不是深度学习。总体而言，统计学家比较谨慎，机器学习则喜欢迈开大步子。类似于当年数学家和物理学家一样，牛顿提出微积分的时候，应用效果很好，但当时连数学里面的连续统理论都没有，数学基础薄弱；现在也一样，深度学习取得了很好的应用效果，但数学基础薄弱。这是数学家或者理论统计学家的问
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2017-05-24 08:00:13
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柯洁和 AlphaGo 的第一盘棋有哪些值得关注之处？
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