分析、抽象代数这种课对搞 data science 帮助大吗？ 第1页
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tomhall 网友的相关建议:
你问我有用没有用，那当然说有用啦。
举个栗子：
https:// izbicki.me/blog/hlearn- cross-validates-400x-faster-than-weka。一句话概括就是：有人用Haskell写了个比Weka快400倍的朴素贝叶斯cross validation，然后发到了ICML13上：
https:// izbicki.me/public/paper s/icml2013-algebraic-classifiers.pdf。
具体细节是这样的：有人在用haskell写一个机器学习库的时候发现，因为朴素贝叶斯在不同样本点上训练出来的模型构成了一个群，可以很容易地定义加法运算合并起来，免去了重复训练的需求。于是在做k-fold cross validation的时候只需要在每一折上单独训练，从而把复杂度从O(kn)降低为O(n)。如果能发现其他模型有类似的代数性质，也可以使用同样的方法降低cv的开销。
不过作者认为，他发现这个性质主要是因为haskell语言本身的抽象性更容易把这样的代数性质给表现出。
同一个作者的这篇小文章也挺有意思：
https:// izbicki.me/blog/gausian -distributions-are-monoids1
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