为什么现在机器学习如此火爆

而今机器学习的改进大致在两个方面，一方面是软件，就是算法方面，从最小二乘法出发，到贝叶斯思想。另一方面就是硬件，一是采用并行计算，比如GPGPU,FPGA;二是分布式计算，比如Apache的Hadoop,把任务划分成多个相同的线程，在大型集群中运行应用程序。 谈机器学习总以为全是那些复杂的数学推导。这倒不全对。大数据有好处也有劣处。好处是海量，而坏处是冗余。你获得的海量数据可能只用一个特征便可实现

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