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过去关于机器学习和统计学之间的讨论很大程度上没有切中要害,因为这些讨论要么忽略了历史背景、要么‘回归方法’归属模棱两可”,因此这种争论事实上毫无意义。

手输pos机产品详情

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坚持。或许你看到了、或许你错过了、但这一切都有机会去挽回,“人”就是要走在别人的前面,试了或许丝机会成功,但如果你连试都不试,那么你不会有可能成功。

但如果你比别人先发现了先机,在别人不知道情况下,你知道啦----抢在别人前面使用,哪你已经成功啦,----这就是机会

统计学和机器学习之间是否泾渭分明一直学界争论的焦点。有的学者认为机器学习只是统计学披了一层光鲜的外衣。而另一些讨论则认为涉及使用逻辑回归或者广义线性模型(GLM)的可以称作机器学习;否则就不是。还有一些观点认为:是否执行元分析或许是区分两个领域的一个标准。但,争论两者之间的边界,真的有意义吗?如果对这个问题进行严肃地思考,或许我们会发现,答案是否定的。过去关于机器学习和统计学之间的讨论很大程度上没有切中要害,因为这些讨论要么忽略了历史背景、要么‘回归方法’归属模棱两可”,因此这种争论事实上毫无意义。

1、历史背景的忽略:“机器学习”术语的诞生并不是为了区分统计学

达特茅斯会议期间合影数千年来,研究者们一直梦想建造“智能”设备,但“人工智能”一词却是到1956年才出现。John McCarthy 在当时的达特茅斯会议上提出这个术语,并将人工智能定义为:制造智能机器的科学和工程。

至此之后,人工之智能术语使用并流行到了今天。而McCarthy能在会议上说服参会者使用这一术语很大程度上因为这个定义本身就是非常模糊的。