230318[内涵外延]（内涵学习vs外延学习）
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通过内涵学习容易解决的问题，通过外延学习未必容易解决；
通过外延学习容易解决的问题，通过内涵学习未必容易解决。
签名档
昔新旧，今左右；往北大，来清华。孑民言，月涵行。德日继，欧美承。
>梅贻琦曾说过，他对政治无深研究，但对于办大学，他认为：
>“应追随蔡孑民（元培）先生兼容并包之态度，以克尽学术自由之使命。昔日之所谓新旧，今日之所谓左右，其在学校应均予以自由探讨之机会……此昔日北大之所以为北大，而将来清华之为清华，正应于此注意也。”
是言之经典，当不亚于“大楼大师说”，然知者不多，故亦移作签名档。
（我知道贵校有人对蔡校长不感冒，它们想踩就踩）（此处用“它们”，表万物一体之意，以免性别歧视之讥）
就其本质来说，
人比较善于内涵学习；
机比较善于外延学习。
euio (耳目一心) 在 ta 的帖子中提到：
通过内涵学习容易解决的问题，通过外延学习未必容易解决；
通过外延学习容易解决的问题，通过内涵学习未必容易解决。
签名档
昔新旧，今左右；往北大，来清华。孑民言，月涵行。德日继，欧美承。
>梅贻琦曾说过，他对政治无深研究，但对于办大学，他认为：
>“应追随蔡孑民（元培）先生兼容并包之态度，以克尽学术自由之使命。昔日之所谓新旧，今日之所谓左右，其在学校应均予以自由探讨之机会……此昔日北大之所以为北大，而将来清华之为清华，正应于此注意也。”
是言之经典，当不亚于“大楼大师说”，然知者不多，故亦移作签名档。
（我知道贵校有人对蔡校长不感冒，它们想踩就踩）（此处用“它们”，表万物一体之意，以免性别歧视之讥）
（ZZ，摘句。作者：谢凌曦）
【深度学习】能否使用神经网络来判断奇偶数？
【这是一个看似简单，却很适合拿来理解__机器学习本质的问题】。
【让我们误认为神经网络在一般意义上具有很强的泛化能力】。这个观念其实是危险的，因为它多多少少有些误解了统计学习所追求的目标。
我们都知道，人工智能的大部分问题可以描述为：给定输入x和输出y ，寻找合适的函数f(·)使得 y=f(x) 能够最好地被满足。【但是人工智能并不等于统计学习！】从数学形式来看，如果函数f(·)满足以下两个条件之一，那么这个问题就不适用于统计学习。
1. 函数 f(·) 具有某种已知的简单形式，因而不必要使用统计学习；
2. 关系式 y=f(x)必须精确成立，其近似解没有意义，因而不能使用统计学习。
“判断奇偶数”问题就是条件1的典型案例。
euio (耳目一心) 在 ta 的帖子中提到：
通过内涵学习容易解决的问题，通过外延学习未必容易解决；
通过外延学习容易解决的问题，通过内涵学习未必容易解决。
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昔新旧，今左右；往北大，来清华。孑民言，月涵行。德日继，欧美承。
>梅贻琦曾说过，他对政治无深研究，但对于办大学，他认为：
>“应追随蔡孑民（元培）先生兼容并包之态度，以克尽学术自由之使命。昔日之所谓新旧，今日之所谓左右，其在学校应均予以自由探讨之机会……此昔日北大之所以为北大，而将来清华之为清华，正应于此注意也。”
是言之经典，当不亚于“大楼大师说”，然知者不多，故亦移作签名档。
（我知道贵校有人对蔡校长不感冒，它们想踩就踩）（此处用“它们”，表万物一体之意，以免性别歧视之讥）