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This complete matlab for neural network

发信人: hooking (xuewei), 信区: DataMining
标  题: [转载] 西行两月杂记--4
发信站: 南京大学小百合站 (Fri Nov  1 14:58:19 2002), 站内信件

【 以下文字转载自 AI 讨论区 】
【 原文由 ihappy 所发表 】

上次说道mary shaw给了一个演讲。此人是cmu的Alan J Perlis prof。
Perlis是计算机历史上的大牛之一，cmu和yale两个计算机系的创始人（
之一），acm第一任chair，第一个turing awards得主。从照片上看光光
的脑袋像鸡蛋壳，所谓聪明绝顶那种类型的人物－－想想咱们的冯端教授？

mary是Perlis chair,想来也是牛人－－虽然偶不做软工，可是也知道她
那本Software Architecture: Perspectives on an Emerging Discipline
影响很大。老太有点口音，如果是ihappy初到美国的时候，估计就听不懂
了；不过经过2个月的锻炼，总算有点长进，可以跟上。

说到presentation skill，显然她就比不上前面提到的fred brooks和
tom mitchell，不过仍然思路清晰，条理分明。她说的中心是，一个预先
固定的，静态的，包含所有要求的specification是很难做出来的。在考虑
到软件复用的时候，尤其是这样，因为这时候涉及到不同的系统。

同时，在人们日常使用的软件中，出错并不可怕－－而且出错总是不可避免
的。如果不去考虑核电站，航天飞机这些绝对不可以出错的冬冬，那么一个
精确的，包含所有限制的specification并不是必需的。

说实在的，这些东西和ihappy的本行差的很远，而且mary没有fred那么具有
煽动性，所以也就姑妄言之，姑妄听之了。似乎她在SE的圈子里面兜售她的
观点也不怎么成功，很郁闷的说她已经放弃让人们接受她的关于specification
的这个观点了：她给这个东东另外取了一个名字，不叫specification了。
可惜偶忘了那个单词了。

然后是一些例子，说明在承认这种观点的大前提下，如何做相关的研究。具体
的例子并不重要（其实也不是不重要了，关键是一个星期过后，ihappy已经
忘了她那些例子了...)

重要的是，她认为需要从别的学科那里吸收营养，并且列举了诸如社会学，
运筹学,...很多学科。可是，在所有她举的例子里面，直接运用到的都是：
机器学习。

so，机器学习是个好东西啊。虽然不是狗皮膏药，可是在人工智能，数据库，
系统，安全，网络...到处都有用。

so，如果周志华不辞辛劳的又在咱们系开一门machine learning的课，记得
去选哦

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来到gatech读书，说的最多的话就是你是猪啊.
其实是因为觉得，智慧已经弃我而去了
如果难于更改，便要懂的接受这个事实 

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