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RuS@人不是為安逸而生
吃
7 years ago
@Edit 7 years ago
機器學習裡不存在的免費午餐:No Free Lunch Theorems - 服務科學的分子廚房 Mol...
不需要 (輕笑
機器學習只要挑能涵蓋有限但最廣範圍的就好,這依然能遠遠勝過人類。畢竟,真正所能應用到的範圍也只能是局部而非全域真理。
而只要是局部,這定理就有機會失效。
#機器學習 #深度學習 #因果性
latest #6
掰噗~
正在
7 years ago
(筆記筆記)
RuS@人不是為安逸而生
說
7 years ago
@Edit 4 years ago
這應該是指世界上不會存在好用快速的「萬解法」?
但不用到「萬」的話,「千解法」是可以成立的囉?
@Nick0656 - [轉] 蠻多老生常談的數學理論,不過論述得很有條理、容易理解。 #Life-ga...
RuS@人不是為安逸而生
說
7 years ago
認同的生成:技術與路徑(二) – Zhongjing Liu | 劉仲敬 – Medium
//某聽眾:你要決定你的“局部”的邊界在哪裡,你的“普世”是指什麼。你現在的普世最多普世到本星球。
劉仲敬:
普世的意思就是無邊界的意思,有邊界那就是局部規則。
但是在演化系統內部的話,你不必對兩者之間做有效的區別。
也就是說任何規則你都可以抹去局部規則和普遍規則的差異,在你現有的使用範圍內把它當作普遍規則來用。實際計算效果的誤差是不大的,小到可以忽略不計的地步,也就是說這種誤差基本上是收斂性的。//
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RuS@人不是為安逸而生
7 years ago
https://hk.saowen.com/a/...
(嚼嚼
RuS@人不是為安逸而生
7 years ago
目前看法:大概跟有人說出了一款10/10分的薩爾達遊戲一樣?要嘛是胡吹居多,或者就是那極低的機率,它是足以改變時代的創造發明?
RuS@人不是為安逸而生
說
7 years ago
(圖靈獎得主Judea Pearl:機器學習的理論侷限性與因果推理的七大特性)
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