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本帖最后由 沉宝 于 2017-2-9 20:48 编辑
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本帖只是把我突然想到的一点记录下来,有些标题党。没有能力展开,不知道放在这里合适与否,不行的话我转到日志去吧。
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Google最近的deep learning项目展现另外一种可能,就是从原始数据中构造大量的冗余特征。这些特征虽然质量不如精心构造的特征来得好,但如果数量足够多,极有可能得到比以前更好的模型。 ——李沐的博客 http://mli.github.io/2013/03/24/the-end-of-feature-engineering-and-linear-model/
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7 ^+ V: ^8 O/ G使用机器学习解决问题的一个典型过程是:1)提出问题并收集数据,理解问题和分析数据继而抽取特征。2)依据这些特征建立预测模型,用大数据训练该模型。3)使用它得到问题的答案。
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& i8 l+ ^& ^" F% K; l+ f其中,特征这个词大概其对应人的认知中的概念。简单清晰的概念可以使人很容易地掌握。比如说,把人分成男女两类,即使是三岁的小孩,简单地教一下,也可以很快地达到超过90%的辨识率。
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3 \8 q* b5 p; V2 j7 F0 j对比中医vs西医,西医中的概念是精心构造的高质量的概念,以普通人的智力水平也可以无歧义地掌握。同一种病,可能全世界的专家门都能给出一致的治疗方案。相比之下,中医的很多概念都模凌两可,往往带有大量的冗余。辨证施治,既是中医的优点,有时候也是不得已而为之。一个问题有许多不同的答案,再不就辨证,药方都开不出来了。
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! x, {: v6 c( T' A& y3 F然而,本帖一开始李沐的那一段话说明:只要数据量足够大(在医学中就是实践积累足够多),中医有可能得到比西医更好的效果。对于中药(成百上千种效果不明成份的混合物) vs 西药(单一化学分子为主),也可以适用这个想法。 |
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