「学习不仅仅是寻找模式，而是理解生成这些模式的潜在机制。」- 莱斯利·瓦利安特经典语录

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学习不仅仅是寻找模式，而是理解生成这些模式的潜在机制。

莱斯利·瓦利安特 莱斯利·瓦利安特
💡 解读： Learning is not just about finding patterns, but about understanding the underlying mechanisms that generate those patterns.
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"The ultimate goal of machine learning is to make machines that can learn from experience and improve their performance over time."
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The power of a computational model is not just in its ability to compute, but in its ability to generalize from specific instances.
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The challenge in computer science is to bridge the gap between the theoretical models and practical applications.
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机器学习算法的最终测试是它在新的、未见过的数据上表现良好的能力。
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PAC学习框架提供了一种形式化的方法来量化概念类的可学习性。
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In computational learning theory, we seek to understand the fundamental principles that govern learning from data.
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人工智能的未来取决于我们创造能够适应新信息而无需显式编程的系统的能力。
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机器学习的成功取决于我们构建的模型中偏差和方差之间权衡的能力。
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机器学习的力量在于它能够发现数据中人类观察者不易立即察觉的模式和关系。
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Learning is not just about finding patterns, but about understanding the underlying mechanisms that generate those patterns.
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"We need to think of software not just as code, but as a mathematical object that can be analyzed and verified."
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我们需要将软件不仅仅视为代码，而是可以分析和验证的数学对象。
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"The key to successful verification is to start with a clear and precise specification of what the system is supposed to do."
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成功验证的关键是从系统应该做什么的清晰和精确的规范开始。
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"Formal methods are not a silver bullet, but they are an essential tool in the quest for reliable systems."
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形式化方法不是银弹，但它们是追求可靠系统的重要工具。
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The ultimate goal of machine learning is to make computers learn from experience and improve their performance over time.
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机器学习的最终目标是让计算机从经验中学习，并随着时间的推移提高其性能。
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In computational learning theory, we seek to understand the fundamental principles that govern learning from data.
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在计算学习理论中，我们试图理解从数据中学习的基本原理。
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The challenge in learning is not just to memorize, but to generalize from specific examples to broader concepts.
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学习的挑战不仅在于记忆，还在于从具体例子中归纳出更广泛的概念。
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计算学习理论的先驱
A good learning algorithm should be able to handle noise and uncertainty in the data effectively.
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计算学习理论的先驱
一个好的学习算法应该能够有效地处理数据中的噪声和不确定性。
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计算学习理论的先驱
Learning is not just about finding patterns, but about understanding the underlying mechanisms that generate those patterns.
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计算学习理论的先驱
The success of a learning algorithm depends on its ability to balance between fitting the data and avoiding overfitting.
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学习算法的成功取决于其在拟合数据和避免过拟合之间取得平衡的能力。
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In the context of computational learning, the concept of 'probably approximately correct' (PAC) learning provides a framework for understanding the efficiency and feasibility of learning algorithms.
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在计算学习的背景下，“可能近似正确”（PAC）学习的概念为理解学习算法的效率和可行性提供了一个框架。
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The design of learning algorithms should be guided by both theoretical insights and practical considerations.
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学习算法的设计应同时受到理论见解和实践考虑的指导。
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计算学习理论的先驱
The future of machine learning lies in the development of algorithms that can learn from fewer examples and generalize more effectively.
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机器学习的未来在于开发能够从更少的例子中学习并更有效地进行归纳的算法。
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科学中最重要的不是获得新的事实，而是发现思考它们的新方法。
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量子算法开创者
Quantum computing is not just a faster version of classical computing; it's a fundamentally different way of processing information.
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量子计算不仅仅是经典计算的更快版本；它是一种根本不同的信息处理方式。
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The power of quantum computing comes from the ability to manipulate quantum states in a way that classical computers cannot.
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量子计算的力量来自于以经典计算机无法做到的方式操纵量子态的能力。
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In quantum mechanics, the act of measurement can change the state of the system being measured.
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在量子力学中，测量的行为可以改变被测量系统的状态。
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量子算法开创者
The challenge in quantum computing is not just building the hardware, but also developing the algorithms that can take advantage of quantum mechanics.
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量子计算中的挑战不仅仅是构建硬件，还包括开发能够利用量子力学的算法。
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The beauty of Shor's algorithm is that it shows how a quantum computer can solve a problem that is believed to be intractable for classical computers.
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Shor算法的美妙之处在于它展示了量子计算机如何解决一个被认为对经典计算机来说是棘手的问题。
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Quantum error correction is essential for building a practical quantum computer.
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