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    大数据变现十日谈之五:归纳和认知

    记得不止一次和一些做大数据和机器学习的朋友讨论过关于归纳和认知的观点。 在机器学习这个领域听过这样的声音,就是大家普遍觉得基于统计的机器学习和大数据加工方法要比神经网络LOW。或者说只有神经网络才是真的机器学习,其余的基于统计的方法都是伪机器学习。 这个观点是否正确我们暂时先不要着急负荷或者推翻,我们先看看人类自己的归纳和认知究竟是怎样完成的。 人类是怎么认识世界的?简单说就是观察和归纳,或者干脆就用归纳一个词就能代替。 当第一批脊椎动物不知从什么时候变成类人猿,或者变成拥有一定归纳意识的古猿的时候,它们如

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    学习前端开发,不知道怎么做,不知道问什么了,怎么办

    我刚开始搞培训的时候,不是很懂学生的心理。我想法很简单,你不会,我教你,你努力学,学会就挣钱,很清晰。但人本身是复杂的,他会受很多外在因素的影响。 他会想,我学这些东西,有没有用?学了之后能做什么?学习的方向在哪里? 这些前端学习者的内心里的问题,我刚开始的时候,是完全无视的,我也不关心这些。在我想法里很直接的,你就跟我学,学会就找工作,找着工作就8-10K,就这么简单。 虽然事实也确实是如此。但还是刚才那句话,人本身是复杂的。 就比如先行者计划,是以前端组件开发为主体的课程。在我脑子里,我很明白,现在前端

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