從機器學習算法的發展 理解 端到端（end to end）學習
經典機器學習方式是以人類的先驗知識將raw數據預處理成feature，然後對feature進行分類。分類結果十分取決於feature的好壞。 傳統機器學習專家將大部分時間花費在設計feature上。那時的機器學習有個更合適的名字叫feature engineering 。 後來人們發現，利用神經網絡，讓網絡自己學習如何抓取feature效果更佳。於是興起了representation learn
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