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机器学习研究出现以来,我们看到的主要是从符号方法到统计方法的演变

2018-08-14 12:31:14 | 来源:中培企业IT培训网

问题四:机器学习研究出现以来,我们看到的主要是从符号方法到统计方法的演变,用到的数学主要是概率统计.但是,数学之大,就像大海.难道只有统计方法适合于在机器学习方面应用吗?当然,我们也看到了一些其他数学分支在机器学习上的应用的好例子,例如微分几何在流形学习上的应用,微分方程在归纳学习上的应用.但如果和统计方法相比,它们都只能算是配角.还有的数学分支如代数可能应用得更广,但在机器学习中代数一般是作为基础工具来使用,例如矩阵理论和特征值理论.又如微分方程求解最终往往归结为代数问题求解.它们可以算是幕后英雄:“出头露面的是概率和统计,埋头苦干的是代数和逻辑”.是否可以想象以数学方法为主角,以统计方法为配角的机器学习理论呢?在这方面,流形学习已经“有点意思”了,而彭实戈院士的倒排随机微分方程理论之预测金融走势,也许是用高深数学推动新的机器学习模式的更好例子.但是从宏观的角度看,数学理论的介入程度还远远不够,这里指的主要是深刻的、现代的数学理论,我们期待着有更多数学家的参与,开辟机器学习的新模式、新理论、新方向。

标签: 机器学习

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