1樓：Honfung.Wong
非常細節的好問題， 這個回答已經說得很細緻，不知道為什麼不能直接 at 到答主，放個鏈結吧，CART演算法中某一特徵被使用後還能被重複使用嗎？ - Evan的回答 - 知乎
我還想補充一點，所謂的機器學習、深度學習演算法，都是在已有資訊（known information）基礎上，利用數學工具，發掘出新的資訊（新息，new information）的過程。具體到樹模型能否多次使用同乙個特徵，取決於這個特徵是否依然可能存在新息——如果認為新息未被發掘完，那接下來依然可以使用，如果已經發掘完畢，那就不再使用。
還有一點要注意，在離散變數下 ID3 和 C4.5 是多叉樹，這就不存在繼續使用的問題，因為某個特徵被一次性使用完了，不可能存在新息；而離散變數下的 CART 是二叉樹，那麼同一特徵很有可能被多次使用，當然每次的分割點是不同的（新息就體現在這裡）。在連續變數下，ID3 由於提出較早，並不能處理這類資料；C4.
5 對連續變數的中點做輪詢後二分，也就是二叉樹而不是多叉樹，可以多次使用同一特徵；CART 和 C4.5 的處理類似，也是二叉樹，同樣可以重複使用同一特徵。
特徵工程在深度學習演算法設計中的地位是什麼？
dragonfly 我認為特徵工程在其中有兩種體現。一種體現在模型結構的設計，很多模型結構就是為了建模某些特徵，像DIN CAN等 另一種體現在模型的輸入，受限於模型表達能力，有些特徵可能難以建模，這時候我們還是手工產出特徵輸入模型。深度學習時代提效三板斧 加特徵 擴資料 改結構。在很多成熟的業務場...
paxos演算法中，如果有兩個值被Accept了，其中乙個形成了多數派，另外乙個值怎麼處理？
樂樂Joker 沒什麼不一致的問題。只要多數派接受了某個值v，值v就被視為chosen。因為不管你少數派手上的值是什麼，都能通過後續prepare 學習 到v。至於少數派怎麼同步v，新起一輪paxos流程，把 學習 到的v覆蓋掉少數派裡的值即可。 thinker 當把p2發給兩個acceptor去p...
是否在演算法中引入突變性讓演算法跟DNA一樣自我進化？
泰勒柯西暴打拉格朗日 計算智慧型這個領域有不少仿生的演算法，包括和題主描述的內容很接近的 演化演算法 這些演算法大都只是一種擇優的策略，給演算法乙個擇優的函式和一群初始的種群，演算法將初始種群變異 繁殖，然後選擇出最優秀的個體。就好像人養豬的一樣，把瘦的豬都殺了吃了，留下肥的豬配種，一代代優生優育下...