理工酷

我们得让博士生们忙起来。

机器学习中的大多数问题都可以用少量的算法得到很好的解决。无自由午餐定理指出，当它们的性能在所有可能的问题上平均时，任何两种优化算法都是等价的。训练数据比算法更重要。

你可以在整个职业生涯都使用梯度增强决策树和递归神经网络。很少有人会通过将算法应用到每个用例来获得显著的性能改进。

但是，由于算法很有趣，而且由于人们试图在世界上留下自己的印记，因此我们得到了源源不断的新算法和花哨的名字。