这是2001年微软的一篇论文,论文中描述了四种算法的准确率和数据规模的关系,根据图中显示的数据量越大,准确率越高,而且数据量越大,算法之间的准确率差别也就越小。
那么引出一个问题:数据即算法?
数据:
数据非常重要。
数据驱动。
收集更多的数据。
提高数据质量。
提高数据的代表性。
研究更重要的特征。
算法为王?

AlphaGo与普通不同的是,他并没有输入大量的数据,却能做到智能化。但是这也不能说明有了算法就完全不需要数据,有些时候是可以仅通过算法去建立模型,但是如果我们以更加精准的数据辅以完美的算法,那么将更好发挥数据的作用。

奥卡姆的剃刀原则

简单的就是好的。
但是也引发了一个问题:在机器学习领域,什么叫简单?

没有免费的午餐定理

可以严格地推导出:任意两个算法,他们的期望性能是相同的。但是并不是说所有算法都是等价的,只能说具体到某个问题,有些算法可能更好。但没有一种算法,绝对比另一种算法好。
脱离具体问题,谈哪个算法是没有意义的。
在面对一个具体问题的时候,尝试使用多种算法进行对比试验,是必要的。

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