大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于机器学习梯度下降python的问题，于是小编就整理了2个相关介绍机器学习梯度下降python的解答，让我们一起看看吧。
算法越经典越简单越不会被淘汰掉。自信地说，两百年后甚至两千年后，线性回归依然被广泛地使用，但目前深度学习的算法可能被颠覆。因为目前深度学习算法在数学上依然是建立在梯度下降法之上，靠蛮力计算，并没有取得突破，有可能被颠覆。很多牛人对目前深度学习算法不满意，认为存在局限性，我们大脑不可能像深度学习那样思考问题的，难道你也按照梯度下降法那样思考决策吗？因此深度学习未来被颠覆的可能性很大。很多年后，深度学习没有了，但线性回归依然存在，最小二乘法依然存在。最小二乘法诞生于1809年，已经有两百多年历史了，但目前还广泛应用于各行各业，你觉得再过两百年，最小二乘***消失吗？
当然不会，没有一种算***淘汰所有的算法，深度学习也不例外，要证明这点，我们可以来看看Wolpert and Macready在19***年提出的No Free Lunch Theorems（免费午餐理论）。
这个定理告诉我们,对于同一领域任意两个学习算法A和算法B,两者迭代运算之后对于问题Q的解决的所有可能性的累加和是相等的，也就是说, 脱离了具体的某一问题问题, 空谈哪个算法更好或者更坏是没有太大意义的, 因为如果考虑所有可能的问题, 那么所有的算法结果都是一样的。一种算法只是针对某一问题来说是最好的，如果算法A针对问题M优于算法B，那么算法B必定会在同一领域对的问题N上优于算法A。
目前的深度学习主要是基于神经网络的深度学习，这种算法由于能自动的学习和迭代样本的计算结果的表示, 因此比较适合适合像图像, 语音, 文本等原始样本和数据特征之间相差很大，无法用一般统计方法提前特征值的情况, 这也是现今深度学习在这些领域能取得重大进展的一个非常重要的原因， 而另一方面, 仍然有相当多的问题分析中, 其数据的原始样本和数据的特征之间差别不大, 这个时候, 使用深度学习开销和性能将比不过传统的统计方法。毕竟工程问题除了要考虑精准度外，还要考虑成本，从这个角度讲，传统的统计检验提取特征值的方法成本还是要远低于深度学习的算法的。
任何技术或者算法或者语言的发展都不是为了打败其他的技术，算法，语言，科技的发展是包容的，是互相学习，互相进步的一个过程，人工智能的发展还需要更多优秀算法的迭代才能焕发出蓬勃的生命力，而不是一味的用所谓的高级算法替代甚至淘汰别的算法。
更多优质回答，请持续关注镁客网头条号~
首先哈，建议复习一下NFL理论，No Free Lunch。
深度学习模型无法应用在所有传统机器学习能用的场景。第一个原因，也是业界最常提起的，就是解释性。以风控领域为例，要求决策具有可解释性，例如你得清晰的解释清楚，某个客户的信用分为啥是这个分数，或者说，为啥你觉得这个客户高风险而另一个客户低风险？对于风控场景，数据清洗是非常重要的事，否则只会是garbage in garge out。第二个原因，深度学习算法很难理解业务。也许有的情况在结构化数据（例如dataframe）上用深度学习有点效果，但在多数情况下，对这些数据应用深度学习模型很有可能会造成严重的过拟合。第三个原因，成本。有的算法的使用场景是经不起等待的。不是所有厂都是大厂，对于多数小厂来说，能用就行了。
并不会。
俗话说：“用四个参数我可以拟合出一头大象，而用五个参数我可以让它的鼻子摆动。”
无论何时，机器学习首先考虑的都是简单的模型（比如线性回归、线性分类、决策树），而不是深度学习这样沉重的模型。这不仅是为了节省算力，也是为了避免模型过于复杂导致的过拟合。
比如，知名的python机器学习库scikit-learn就不支持深度学习，但使用仍然十分广泛。包括Spotify、Evernote、Booking***、OkCupid等知名公司都使用scikit-learn.
（图为scikit-learn***截屏）
另外，强化学习现在也非常火热。各种人工智能顶会上有大量强化学习方面的论文。
在一对一无限注德州***比赛中击败顶级人类选手的Libratus用的就是强化学习的技术，反事实遗憾最小化（counterfactual regret minimization）的新变体。也就是说，这个玩德州***的AI并不关深度学习什么事。
当然，现在的强化学习，常常结合了深度学习，也就是深度强化学习，比如Alpha Go. 这其实也反映了深度学习发展的趋势，和其他机器学习技术相结合。
本人曾经长期从事听觉感知和理解的研究工作，神经网络早已有之，但此神经网络绝非人类的神经网络，近几年又出来了所谓深度学习，很好奇，上网看了看，结果发现无非是神经网络的若干改进而已，比如深度学习中的语音识别的内核，仍然是上世纪八十年代古老的隐含马尔科夫链，与人的语音感知根本就不是***事。仍属于超大计算量的蛮干。所以窃以为，在揭示人类的听觉和视觉模式感知奥秘之前，AI不会有多大的作为。
机器学习的“难”通常不在于数学，因为机器学习本身不需要很高强度的数学计算，而在于 debugging 难的问题。机器学习 debug 要比普通计算机程序难得多：出现问题的情形多，而且调试周期长。本文深入讨论了这个难题，提出了在 debug 时需要注意的要点。
在过去的几年里，机器学习便捷化方面的技术已经取得了显著的发展：出现了很多相关的网络在线课程、精编书籍和架构理论。这些精编课程对前沿科技研究分析，分解成通俗易懂的语言。而架构理论方面则将普通问题抽象化，与构建机器学习[_a***_]相结合形成理论系统。这些发展某种程度上能够使人们打破已有的认知图示，加强对算法工作原理和计算代码的理解。
机器学习之难在于debug
尽管如此，机器学习仍是一个相对“难”的问题。毫无疑问，提高机器学习算法是一项艰难的科研课题，需要不断的创新、反复的试验、不懈的韧性。而将现有算法和模式与机器学习贯通运用则更难，这也解释了为什么机器学习方面的专业工程师的工资相比普通软件工程师要高出很多的原因。
这里的难通常不在于数学计算，机器学习应用本身不需要高强度的数学计算，而在于前面提到的构建系统，包括如何为工具建立图式以解决实际应用中的问题，这就要对现有算法和模式，两者权衡以及使用限制充分熟悉。机器学习技术是通过对不同类型的模式（比如课程、课本和论文等）进行应用的过程中，对这些模式进行检测。当然，这种知识构建形式存在于计算机科学的所有领域，而不仅仅是机器学习领域。一般的软件工程项目都需要对其他的框架、工具、技术以及设计决策几方面进行权衡。
机器学习的难点在于根本性的调试（debug）难题。机器学习的调试一般发生在以下两种情况：1）算法无法运行，或者2）算法运行不太完美。机器学习“难”的独特性在于，当运行效果不如预期时，想要检测出哪里出了问题极其困难。如果这两种困难同时发生，那么应用修复、升级以及结果显示方面的调试周期将会延长。很少会发生计算运行从一开始直到最后，占用大部分时间去做构建算法的情况。
机器学习相比传统软件，调试困难增加了两个维度
标准的软件工程中，遇到问题解决方案效果不如预期的情况时，一般有两种可能：算法问题和实施问题。举一个简单的递归算法的例子。
到此，以上就是小编对于机器学习梯度下降python的问题就介绍到这了，希望介绍关于机器学习梯度下降python的2点解答对大家有用。
