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【思考】关于中庸思想的映射体现

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机器学习

在学习liuyubobobo老师的机器学习入门课程,学习到8-10弹性网络有感。
到现在已经掌握了不少工具,已经有机会解决一些现实的问题了。图片描述
在观察弹性网的式子中,我发现一件很有趣的事情,L2和L1的优点相结合,得出的弹性网,很像是之前学习过的某些数据:
1.方差和偏差;
2.批量梯度下降,随机梯度下降和小批量梯度下降;
3.数据准确性与数据效率


都有一个共同点,儒家中庸思想中的“执两用中”,拿着两端找到中间的平衡点,在弹性网问题中是的,找到一种排除theta干扰和不排除重要的theta之间的平衡,在方差与偏差之间找到刚刚好的数据点,在效率与准确之间做衡量。我认为有一些共同之处,所以我再假设我将来遇到一个机器学习的问题,找到了一种工具1来解决这个问题,但是这个工具1自己却有缺点,又找到了另一种工具2能解决这个机器学习问题,也能避免工具1产生的问题,但自身也有些问题,这时候我想我可以“执两用中”,二者结合如同历代的先辈一般创造一个参数来衡量二者之间的程度,根据需求来调整你的“跷跷板”。


写下这篇文章来警醒自身,在创造几种工具都有些缺陷的情况,切勿陷入不知道选取何种工具的陷阱,优点我都要,缺点我少要。

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