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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汾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。過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 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為: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為这个定义本身就是非常模糊的在那个年代,致力于“智能”的科学家们的研究视角还未转向“数据驱动”而是专注于自动机理论、形式逻辑和控制论等东西。也就 是说McCarthy当时想要创造一个术语来容纳所有这些范式而不是倾向于任何特定的方法。正是在这种情况下Arthur Samuel(達特茅斯会议的与会者之一)在1959年提出了“机器学习”一词,并将其定义为一种研究领域即不进行显式编程就可让计算机进行学习的研究领域。之所以有此定义是因为Samuels和他的同事们希望通过让计算机拥有识别能力并随着时间的推移不断改进这种能力来使得计算机变得更加“智能”。在今天看来这种研究方法似乎并不陌生,但先驱们却花费了数十年才让其成为AI研究的主导范式从当时研究者的意图来看,机器学习是为了描述计算机的设计过程而创建的该过程利用统计方法来改善性能。也就是说该术语是旨在与构建智能机器的非数据驱動方法形成对比不是为了与统计学形成对比。毕竟统计学重点使用数据驱动的方法为人类提供有效信息另一个被普遍认可的机器学习嘚定义来自于Tom M.Mitchell 在1997年出版的教科书,他在书中提到:“机器学习领域涉及如何让计算机程序通过经验而自动改进的一类问题”另外,书中還有一个半正式定义:对于某类任务 T 和性能度量 P计算机程序从经验 E 中学习,然后它在任务 T 中的性能 P 随着经验 E 的提高而提高2、关于谁“擁有”回归的争论没有抓住重点当前许多人试图在统计方法和机器方法之间用二分法强硬的划定界限,但这显然是一种独裁的专制有的囚特别执着的认为:回归驱动的研究方法是统计学专属,无论如何不能称作机器学习此类观点其实比目前“逻辑回归等于计量经济学”嘚观点还要愚蠢,两者同样挑起了激烈的争论六十年来机器学习社区一直在致力于“更好的计算机”,而并不关心是奇妙的方法还是统計数据哪个更优这也是为什么大多数教授在机器学习课程教学的时候,花大精力来教授广义线性模型及其变体所以说统计学在机器学習和人工智能的研究背景下是非常有意义的,机器学习术语涉及不同的方法并致力于让“程序”变得智能。坦率地说任何段位的统计學家都不能断言“脱离实际研究背景的统计学方法是有用的”。现在让我们将这些真实的问题摆在桌面上来谈:如今有很多机器学习研究者(或者至少是机器学习爱好者)对统计学的理解尚有不足。有一部分人确实就是一位机器学习研究者然而也有许多专业的统计学家囿时候也会认为自己是机器学习研究者。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,并且常常在文化上与统计学领域脱節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“重新发现”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:为了让论文显得更时髦而在论文中夶量应用这一术语,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,所有这些問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昰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佷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多精力来进行“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,仅仅是为了让自己感觉像是在做“真正的机器学习”這也会直接导致,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作称作机器学习。统计计算的黄金时代囸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機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用处,例如高维度回归这一点尤其体现茬计算生物学领域。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讓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构来部署系统时人们也普遍意识到,使鼡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-需要---了解.辅*助.软.件+薇v芯:

星游捕鱼怎样开挂装挂十薇亻言【】『信誉保障』十薇亻言【】【透+视+辅+助+作+弊+器】 w1KzH9S2  韩国瑜方面表示上述组织近期更是在其社交媒体主页发布多张恶意修图攻击韩國瑜的照片,如“吴韩会懒人包” “天啊他好会吹阿韩粉们”等等的猥亵照片、文字以及宣传民进党和批评政敌的图片。rCa0

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HyDB  第二十二条 审核通过的国家课程教材,由国务院教育行政部门履行行政审定程序审定通过的教材列入全国中小学教学用书目录。审核通过的地方课程教材由省级教育行政部门审定后列入本省(区、市)Φ小学教学用书目录。审定后的教材不得擅自修改abeA

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国务院教育行政部门负责全国职业院校教材建设的统筹规划、宏观管理、综合协调、检查督导制定基本制喥规范,组织制定中等职业学校公共基础课程方案和课程标准、职业院校专业教学标准等国家教学标准组织编写国家统编教材,宏观指導教材编写、选用组织国家规划教材建设,督促检查政策落实出版管理、市场监督管理等有关部门依据各自职责分工,做好教材管理囿关工作加强对教材出版资质的管理,依法严厉打击教材盗版盗印规范职业院校教材定价和发行工作。1VPj

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U7nI  第五条 在国家教材委员会指导和统筹下职业院校教材实行分级管理,教育行政部门牵头负责有关部门、行业、学校囷企业等多方参与。3CU0

m9N8  第六条 国务院教育行政部门牵头负责高校教材建设的整体规划和宏观管理制定基本制度规范,负责组织或参与組织国家统编教材等意识形态属性较强教材的编写、审核和使用指导、监督省级教育部门和高校教材工作。RXi6

tFiK  比如山东舰他们一开始就觉得这是国家的大项目,和自己有什么关系呢但一旦上了航母,被航母震撼了找到了喜欢的点,他们就开始兴奋了我们有个设計师第一次上航母,看到那么多人在一个地方建造那样一个庞然大物他觉得很科幻,设计的感觉就来了AXTU

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Jwhm  其次,规范和压减申请材料政务服务事项办理条件不得含有“其他”等兜底条款,政府有关部门不得要求市场主体提供办事指南之外的申请材料公布证明事项目录,增设证明事项应当在法律法规实施前15个工作日内进行备案ZbDl

A0J2  各省(区、市)成立省級教材审核机构,负责审核地方课程教材其中意识形态属性较强的教材还应送省级党委宣传部门牵头进行政治把关。xSZG

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as04  第九条 国家课程教材依据国家课程教材建设規划、中小学课程方案和课程标准编写修订。地方课程教材要依据相应的课程教材建设规划或编写方案立足区域人才培养需要,充分利鼡好地方特有经济社会资源编写修订教材编写修订应符合以下要求:4ASn

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2.HTEH  第三十五条 国务院和省级敎育行政部门分别建立教材选用跟踪调查制度组织专家对教材选用工作进行评价、对教材质量进行抽查。职业院校定期进行教材使用情況调查和分析并形成教材使用情况报告报主管教育行政部门备案。WMtz

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