爲什麼現在機器學習如此火爆

而今機器學習的改進大致在兩個方面，一方面是軟件，就是算法方面，從最小二乘法出發，到貝葉斯思想。另一方面就是硬件，一是採用並行計算，比如GPGPU,FPGA;二是分佈式計算，比如Apache的Hadoop,把任務劃分成多個相同的線程，在大型集羣中運行應用程序。 談機器學習總以爲全是那些複雜的數學推導。這倒不全對。大數據有好處也有劣處。好處是海量，而壞處是冗餘。你獲得的海量數據可能只用一個特徵便可實現

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