一點學習經驗的記錄，核心是：本質學習或者說學習「思維」
比如傳統演算法裡面的pca ，其背後代表的降維思維。
比如什麼樣的情況下可以降維？
如果需要重新設計乙個降維方法的話，應該從哪些方面去考慮？
什麼樣的條件是讓這個降維是可行的？
乙個好的降維、乙個成功的降維，它應該滿足什麼條件？
比如學習樹模型，掌握隨機森林或者說 gbdt 演算法並不是最重要的，而是在這兩類模型中
蘊含的整合學習思維。
同理，也應該思考，什麼樣的情況下可以整合？
除了樹模型，還有其他的演算法可以用到整合？
什麼樣的模型不能整合？
乙個好的整合應該從哪些方面去考慮？
乙個好的整合應該滿足那哪些條件？
不同的模型應該如何去整合才能達到它最好的效果？
再比如說，貝葉斯學派和統計學派，
重點是要去關注為什麼會有這兩種學派？
他們考慮問題的角度有什麼不同？
而不是每種學派有那些演算法？
再比如深度學習…
摘自b 站某up，值得新手反覆**、思考。
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