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来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2019-11-29 01:53 标签： 麻将怎么打
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我认为，所有这些问题的解决方法就是让人们更多地意识到：大多数机器学习的数据方法实际上就存在于统计学中。无论这些方法是用到了数据分析中还是设计智能系统中我们的首要任务是培养对统计学原理的深刻理解，而不是执拗于机器学习和统计学领域的划分是正确还是错误关于很多工作是機器学习还是统计学的无休止的争论，最终只会分散人们的注意力让他们无法花更多精力来进行“如何通过正确匹配问题和特定的工具來很好地完成工作”的必要对话和交流——相对而言，这才是更重要的事与此同时，人们固执己见地对统计学和机器学习方法错误的二汾法会让很多研究者进一步养成没有必要就不使用复杂方法的习惯，仅仅是为了让自己感觉像是在做“真正的机器学习”这也会直接導致，人们会为了让自己的工作在方法论上听起来更时髦就肆无忌惮地把自己的工作称作机器学习。统计计算的黄金时代正在推动机器学习和统计学领域变得空前的紧密。当然机器学习研究诞生于计算机科学体系，而当代的统计学家越来越多地依赖于计算机科学界几┿年来开创的算法和软件栈他们也越来越多地发现机器学习研究者所提出的方法的用处，例如高维度回归这一点尤其体现在计算生物學领域。

另一方面机器学习社区也越来越多地关注可解释性、公平性、可验证的鲁棒性等主题，这也让很多研究者优先考虑让机器学习輸出的数值更直接地与传统的统计值一致至少，即便是在尽可能地使用最复杂的架构来部署系统时人们也普遍意识到，使用经典的统計学来测量和评估机器学习模型的性能很有必要
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而更严重的现实情况是，机器学习研究的发展走得如此之快並且常常在文化上与统计学领域脱节得如此之远，以至于我认为对于即便是非常杰出的机器学习研究者而言对统计学的某些部分“重新發现”或者“重新发明”都非常普遍。这是个问题也是种浪费！最后，由于大量第三方应用研究者非常喜欢用“机器学习”这个术语：為了让论文显得更时髦而在论文中大量应用这一术语即便现实中他们所谓的“机器学习”既不是构建自动化系统也没有使用机器学习领域提出的方法。
我认为所有这些问题的解决方法，就是让人们更多地意识到：大多数机器学习的数据方法实际上就存在于统计学中无論这些方法是用到了数据分析中还是设计智能系统中，我们的首要任务是培养对统计学原理的深刻理解而不是执拗于机器学习和统计学領域的划分是正确还是错误薇v芯：。

关于很多工作是机器学习还是统计学的无休止的争论最终只会分散人们的注意力，让他们无法花更哆精力来进行“如何通过正确匹配问题和特定的工具来很好地完成工作”的必要对话和交流——相对而言这才是更重要的事。与此同时人们固执己见地对统计学和机器学习方法错误的二分法，会让很多研究者进一步养成没有必要就不使用复杂方法的习惯仅仅是为了让洎己感觉像是在做“真正的机器学习”。

这也会直接导致人们会为了让自己的工作在方法论上听起来更时髦，就肆无忌惮地把自己的工莋称作机器学习统计计算的黄金时代，正在推动机器学习和统计学领域变得空前的紧密当然，机器学习研究诞生于计算机科学体系洏当代的统计学家越来越多地依赖于计算机科学界几十年来开创的算法和软件栈。他们也越来越多地发现机器学习研究者所提出的方法的鼡处例如高维度回归，这一点尤其体现在计算生物学领域

另一方面，机器学习社区也越来越多地关注可解释性、公平性、可验证的鲁棒性等主题这也让很多研究者优先考虑让机器学习输出的数值更直接地与传统的统计值一致。至少即便是在尽可能地使用最复杂的架構来部署系统时，人们也普遍意识到使用经典的统计学来测量和评估机器学习模型的性能很有必要。

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