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本帖最后由 烟樵 于 2016-12-6 13:46 编辑
我的经验是 找一个课题,从课题的缘起开始追问。 比如我搞machine learning的时候,learning就是数据挖掘,预测就是归类,基本上要把统计学统计方法摸一遍。还要求能对合适的数据选用合适的方法,就需要对各种数据类型有认识。
然后追问是否进程可以改写自己,涉及到停机问题,接触到了第二次数学危机,和哲学意义上的二律背反。然后接触的经验主义和理性学派以及康德先验主义。
我找了个蛋痛的课题。时间的本质,因果律,理性的局限这些东西都要追问(拷问),不追问理解不了为什么别人如何建模,未来如何发展。一追问,就沿着发展史学到数学,哲学,物理。
我从来不喜欢算术,理论数学,以及数学游戏。我比较在意之前解决不了的问题数学是怎么解决的,所以我比较倾向于追问每个问题的缘起,现状和未来发展,这个思路想脱离发展史都难。
真要推荐材料,我推荐西方哲学史,我只看过一点,但我猜基本上哲学家,数学家,物理学家都能涵盖,会有对比。我最近新看过邓晓芒讲西方哲学史康德部分,非常好。
话说也是学了康德才明白为什么machine learing只能是数据挖掘+归类: 机器没有想象力,不可能从一个类型开发出另一个类型,这个工作还是要数学家完成.
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