问：机器学习的优势到底在哪
- 答：机器学习的优势可有两点，具体下面分析。
一、机器学习优势问题，要从机器学习的具体应用方式来讲，当前有两大应用方式：
1）组织和拟合参数。
2）学习特征表示。
在不算长也不算短的几十年机器学习发展里，可以说第一种方式是占主导和统治地位的。而且这种思想更严重影响了机器学习的主要应用领域，如自然语言处理，图像分类等等。甚至现在这些领域的教授，他们解决一个具体问题时依然是这种思维。
二、组织和拟合参数思维影响大的原因
1）这种解决问题的思路简单但有效，看看NLP领域的paper就知道，对于不同的问题，抽象成一个机器学习可解决的问题，然后就可使用同一个套路来求解了，而且效果往往不错。
2）机器学习自身的发展过于强调实际应用和算法，理论研究相对滞后。
一个突出的具体事实，每当阅读机器学习领域的一些论文，你会发现只要实验结果好，算法能不能证明，甚至最终能不能收敛都不是大问题。就连当前最最火的深度学习，99%的人也只是看到它work。为什么work，能不能更work都没有详细的理论分析。
回到机器学习的优势这个话题，目前可以狭义地认为机器学习只不过是起到了自动调节各因素权重，综合学习出来一个组合而已。它为什么有作用？不在于它比人更聪明，而是在于它能处理的数据量更大，超过了单个人的处理能力，也超过了多个人协作处理的能力。在当前全民大数据的背景下，机器学习也会被炒得更火，捧得更高。但目前深度学习的操作中，领军人物是一般是从第二个应用方式（学习特征表示）来发展机器学习的，这或许是思维的一个大转变。
在前些时间预测的十大改变未来的技术中，为列第一位的就是深度学习技术。从大数据分析结果中已显示，机器学习的优势非同寻常。
问：有关MRI、机器学习的论文中期答辩准确率一般多少呀？
- 答：一般都是百分之50左右，我个人不建议使用。根据调查，现在许多高校都有检查毕业论文比例的要求。那么论文复核率的规定是什么，一般情况下，本科毕业论文复检率必须低于 30％ 才能合格， 硕士论文复检率要求低于 15％ 才能合格，博士论文复试的比例要求低于 10％ 才能合格。
我们以硕士研究生毕业论文为调查依据。如果重复率在 15％ 以内，通过论文就没有问题了。但是，如果重复校验率在 15％ 到 30％ 之间，则需要导师签名。然而，一般来说，只要在论文中讨论自己的观点，通过论文就不会有大问题。尤其是在那些研究相对透彻和透明的领域，论文审批率约为 50％ 也就不足为奇了。
然而，那些研究领域并不十分彻底和透明。如果检查率在 30％ 到 50％ 之间，则需要学校领导的签名。此时，通过纸张的机会相对较低。如果检查率超过 50％，基本上没有通过的希望。为了避免复检率过高，我们的毕业生此时需要在网上做一些笔试，学生可以在网上搜索。在将毕业论文发送给导师之前，他们应该在互联网上查看保险。
如果重量检查比率太高，修改并上交，这样通过的概率就高得多。最后，我想提醒学生们，根据字数开具的几元钱或复本支票都是假的，不得用作最终草案，否则，这是浪费金钱，为了节省这几十美元，推迟毕业会很麻烦。
关于以上的问题今天就讲解到这里，如果各位朋友们有其他不同的想法跟看法，可以在下面的评论区分享你们个人看法，喜欢我的话可以关注一下，最后祝你们事事顺心。 - 答：有关MRI、机器学习的论文中期答辩准确率一般是百分之60左右。因为论文是要经过不断的研究和不断的去推论总结出来的一片有推论性的文章。
问：机器学习好发论文吗
- 答：会的，机器人，智能ai是未来，机器人通过自大数据自动学习，可以发挥远超人类的能量。
- 答：如果你学习不错，我最后再结考试的时候都是写论文的，然后还有经过反复的修改才可以达到这样最后一个效果
