1樓：Sky W
對機器學習演算法理論的深入理解給工程問題解決的幫助
實際解決問題過程中，我發現很多時候最難的部分是「形式化的表示（描述）問題「
舉個例子，有一次我手裡中多條圖路徑，直觀上我希望呈現多樣化的搜尋結果。最後的發現，如果把一條路徑認為是乙個點集（Vertex Set), 那麼「多樣化的搜尋結果「這個含糊的問題，就可以轉化為乙個精確的定義「在集合數一定的限制下，選取乙個並集包含盡可能多的集合元素"。一翻搜尋不難發現這個問題是"Maximum Coverage"問題。
解決工程問題的難點常常在於識別出其中的問題模型，初高中的應用題，厲害的學生通常是「一通百通，觸類旁通」。如果理解了乙個數學模型的抽象本質，那麼很容易可以把實際問題劃歸為這個抽象的數學模型.
所以，演算法的深入理解對工程問題解決的幫助：
把實際問題轉化為抽象的數學問題
能夠改造數學模型已適應實際問題（因為了解其抽象本質，所以更有可能對其進行合理改造）
調參的問題，取決於具體模型和引數。有些可能有個直觀理解就ok, 有些可能需要多一些了解
機器學習在實際工程應用上有哪些可以分享的經驗性結論？
LOMO 機器學習任務的時候無非就是在做表徵 Representation 評估 Evaluation 優化 Optimization 提出以下幾點自己在學習過程中的經驗 1.為了使模型泛化能力強，訓練模型的時候可以和自己知識相結合的時候，效果會很好 這指的是某些初始引數，或者超引數的選擇。很多人告...
稻盛和夫成功扭轉日航的經歷能否說明有很多企業經營的 know how 是跨行業的？它們到底是什麼？
企業經營分析謝博士 稻盛和夫成功的核心在於他的阿公尺巴經營哲學，而經營哲學的核心在於共同的價值觀。對於現代中國企業來講，不能一味地照搬阿公尺巴模式，應該在學習了解之後，再根據企業本身實際情況，再制定符合企業文化的經營模式。 今悟空 正在學習企業如何匯入京瓷哲學和阿公尺巴經營，深感不易，看了帖子，此交...
在日本學造機械人是怎樣的經歷？
不差錢，自由。實驗經費幾乎不用控制，買個電機就好幾萬進去了。寫一篇畢設 含實驗資料 下來可能就花了人民幣六七萬。國內實驗室不知道會不會這麼大方哈哈哈。另外會啟發你自己研究，沒有什麼條條框框限制。從無到有自己造了乙個小機械人出來，還蠻有成就感的，動手能力達到人生巔峰。 lvbanian 今天來填坑 我...