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[杂谈] 机器学习与优化算法的对比
机器学习算法的本质： 在求解一个问题（输入X，输出什么？）时，不清楚问题的模型是什么，不知道各个变量之间符合什么规则（式子），所以干脆把现成的各种万能模型（线性回归、逻辑回归、SVM、神经网络等等）套用进去，希望这些万能的模型可以拟合实际问题的模型。 但是这些万能模型里面具体的参数是未定的，需要使用大量数据进行学习。等参数确定之后，我们的拟合模型才完全确定。参数的学习相当于损失函数最小...
