2023年bank和bill做了這麼乙個實驗
區分容易混淆的詞，如（to, two, too）
比如：for breakfast i ate two eggs.
他們用了不同的演算法：
並繪製了下圖
可以看到，不同演算法得到差不多的效能。但是它們有乙個共同點：隨著資料的增加，演算法效能都在提公升。
於是它們得到結論：it's not who has the best algorithm that wins. it's who has the most data.
這個結論有時是對的，有時又是不對的
合理運用大量資料
使用有很多引數的學習演算法（比如，有很多特徵的邏輯回歸或線性回歸；有很多隱含層的神經網路）
大量資料不太容易出現過擬合
遇到問題從以下兩方面考慮
我們能獲得很多資料嗎？
機器學習與資料探勘
機器學習的科學成分更重一些 資料探勘的技術成分更重一些 資料分析的角度 資料探勘並沒有機器學習探索人的學習機制這一科學發現任務 資料探勘中的資料分析是針對海量資料進行的 是一門多領域交叉學科，涉及概率論 統計學 畢竟輪 凸分析 演算法複雜度理論等多門學科，專門研究計算機是怎樣模擬或實現人類的學習行為...
04 機器學習 資料探勘與機器學習導論
簡而言之，資料探勘 data mining 是有組織有目的地收集資料，通過分析資料使之成為資訊，從而在大量資料中尋找潛在規律以形成規則或知識的技術。機器學習可以用來作為資料探勘的一種工具或手段 資料探勘的手段不限於機器學習，譬如還有諸如統計學等眾多方法 但機器學習的應用也遠不止資料探勘，其應用領域非...
資料探勘與機器學習入門
導論 機器學習演算法最適用的場景就是 不便用規則處理的場合 資料探勘 data mining 是有組織有目的地收集資料，通過分析資料使之成為資訊，從而在大量資料中尋找潛在規律以形成規則或知識的技術。機器學習 machine learning,ml 是一門多領域交叉學科，涉及概率論 統計學 逼近論 凸...