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数学专业的学生如何看待机器学习和大数据这些方向呢？

页尾更多“数学”“机器学习”“大数据”干货！

我是计算机专业的研究生。上个学期选修了数学学院的两门课：《组合最优化》和《NP复杂性与近似算法》，因此认识了一些数院的同学，通过他们了解到了一些他们对计算机/机器学习的看法。感受最深的一点是：学数学的同学更注重理论的完备性和逻辑链的完整性，即对于在分析过程中出现的任何一些命题，都要能证明它是正确的还是错误的，而往往不怎么重视算法和数据结构的设计与实现，以及算法复杂度的分析(大多数数院的学生往往到研究生才会接触算法与数据结构，而且往往是作为选修，很少会去编程实现某个算法)；相反，学计算机的同学则对证明的过程不够重视，喜欢从直觉上去分析一个算法的正确性，而更重视数据结构的设计和编程实现。因为通常要证明一个算法的正确性往往是比较困难的，有时需要较深的数学功底（比如，证明算法正确性最基本的方法——循环不变式，就是类似于数学归纳法的一种证明技巧）。

上面提到的这个现象，我想一个重要的原因也易于分析。毕竟术业有专攻，很少有人能同时精通数学和算法设计。各自有自己重视的层面。

但是往往学科发展都会出现交叉，学科之间的许多道理都是相通的，学科之间也有相互依附、相互促进的作用。计算机、数据结构、算法的发展为数学提供了许多新的研究方向，比如计算复杂性理论、近似算法等等；而数学的发展又为计算机和工程实践奠定理论基础。比如，算法设计的一种常用思想「贪心算法」，在数学中就有与之对应的理论「拟阵」，而且该理论还正处于发展和完善的过程中）；再比如，图论中著名的计算最短路径的Dijkstra算法和网络最大流/最小割的Ford-Fulkerson算法，都可以用线性规划中的对偶单纯形理论推导出来并证明其正确性（但是Dijkstra, Ford和Fulkerson前辈在发明这些算法时应该不是从线性规划的角度去设计与证明的）。而组合优化理论又催生了运筹学，你说，它到底是数学呢，还是计算机呢，还是管理科学呢？

数学和计算机科学就像一对情侣一样，相濡以沫，不离不弃。

如果说统计也属于数学，那么其实我们现在接触到的很多机器学习算法，早在若干年前（具体是多少年前我就不清楚了，至少比「机器学习」这个名词出现在人们视野中的时间早得多）就出现在了统计理论中。在学习「机器学习」这门课之前，我还想着「啊，机器怎么学习？像我们人一样吗，那可真是有意思，多么高精尖的技术啊，不知道我能不能学懂呢…」但是开始接触以后，慢慢发现，它其实就是基于统计和数学优化的一门科学，只不过不像数学看着那么「纯粹」，它的实用性非常强，可以有效地解决现实生活中的很多问题，倒不如说是「数学建模」更适宜些。

机器学习最常用的几个功能是：对现实世界的事物进行分类或者对事物的发展进行预测，而这些自然的目的「分类」和「预测」等等，最后都能归结为对一个或多个复杂函数的极值优化问题（比如最大熵模型、隐马尔科夫模型、条件随机场），于是到这个时候，数学就可以发挥作用了，许多经典的数学优化理论都可以在这个阶段派上用场。但是，亦有许多的优化问题在这一阶段是传统的优化理论所无能为力的，因为这些复杂函数的未知参数的数量常常会达到成百上千的量级（所谓「学习」，就是通过算法去对这些参数进行估计），解决如此高维的函数极值问题是非常困难的。于是又有许多新的理论诞生了，比如「支持向量机」（SVM）理论，其中的精髓「核函数」就是非常重要的思想。再比如，换个思路，不从函数优化的角度，而考虑现实世界数据的语义特性，从知识表示的角度分析，「决策树」就属于这类方法。

我的「机器学习」的任课教师似乎对数学系的同事们有些偏见。常常在课上调侃数学系的一些老师，说那些老师找到他想做和大数据有关的项目，因为现在这个很热。他很郁闷，说「什么是大数据，计算机科学研究的就是大数据呀，一直都是…」。而他也常常会在课堂上发表言论，指出数学的最优化理论在实际应用中基本没什么用，因为「能解决的问题太少了」「现在性能最好的机器学习算法很多都不是来自于最优化理论」。

这另一个原因你大概也看出来了吧：对对方学科的不了解（尊重），交流得不够。（一部分）学数学的认为自己是在和上帝对话，容不得半点噪音和不美丽的东西；（一部分）搞计算机、机器学习的认为那些做纯理论的都在整些没用的东西，虚无缥缈，解决不了实际问题。好像两个有着各自颇为自豪的研究领域的知识分子一样，见了面不是心平气和地切磋讨论交流思想，而是互相报以偏见，认为对方的研究没有「价值」。正所谓「本是同根生，相煎何太急」。

如果说数学是纯粹的，是一个在理想的、美丽的、毫无污秽和噪声的世界中尽情徜徉的孩子——永远有无尽的宝藏和美妙的梦想等着他去发掘；那么机器学习就可以被视为是在理想和现实之间纠结、徘徊与奋进的少年，有伟大的理想作为后盾和指路明灯，也有现实的复杂不断考验和洗涤着心灵。

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