2019/01/28
今天看到了一篇十多年前发在机器学习顶会的论文，是跟半监督学习相关的，这篇论文里面的内容比较偏学术那种，就是理论性比较强，很多公式这个样子。像我这种半吊子出身的机器学习菜鸟，自然是看不懂这些东西了，当时看统计学习理论的时候，就很多内容吃力的很。
在这里，这个问题引发了我的一个思考，就是像我这种非专门研究机器学习的人，需要对机器学习研究到什么程度。
因为我的专业是类似网络安全这类的东西，我在平时看到很多跟我方向相关的论文的时候，看到的更多的内容主要是利用机器学习进行实际的应用；即使是为了解决一些固有的问题，提出了一些新的算法，其整体的深度也不会到达数学验证的层次。
而今天看到的论文，他给人的感觉是那种，利用机器学习实现一个比较系统的分析，这种我是觉得我弄不来，让我掰公式？？哎。
说到这里，仿佛已经给出了自己答案，如果我是按照这个路子走，感觉就缺了研究的深度。
整体上最重要的就是一个问题，针对机器学习我应该掌握到什么程度。
（小声比比，鉴于自己平时学习任何内容，都没有深度的情况，我还是建议自己把时间用在先把这个东西给学了）