在机器学习过程中，最重要的一环或许就是理解你所处理的数据，以及这些数据与你要解决的问题之间有何关联。在处理新数据集时，最好从简单的模型开始，比如线性模型、朴素贝叶斯或最近邻分类器，看看能取得怎样的效果。在对数据有了更多了解之后，再考虑使用能够构建更复杂模型的算法，如随机森林、梯度提升决策树、SVM或神经网络。如果不了解模型的假设条件以及参数设置的含义，就盲目地将算法应用于数据集，则很难得到准确的模

自信息、信息熵、条件熵、互信息、KL散度、JS散度、交叉熵、最大熵原理。期望、方差、矩、熵、交叉熵、KL散度（损失函数、分布距离）样本均值收敛、正态分布成因，深度学习采样理论基础。整数规划、动态规划、博弈论。

数据采集的七大核心方式包括：公开数据源采集、网络爬虫采集、人工标注/自建、设备传感器采集、API接口调用、第三方商用数据集和AI生成数据。公开数据源适用于通用领域，如CV、NLP等；网络爬虫适合网页非结构化数据；API接口适用于天气、地图等数据；人工标注用于小众场景；设备采集用于语音、图像等；商用数据集提供高质量付费数据；AI生成可快速扩充小样本数据。数据集创建流程包括需求定义、方案选型、采集、清

当前两项研究²,³受限于约1吉赫（gigahertz）的时钟频率（clock speed）——即处理器每秒可执行的操作次数，而光子架构与器件（photonic devices）可在极低功耗下支持超100吉赫⁸的运算速度。光子学（photonics）在执行输入与输出数据呈简单比例关系的线性运算（linear operations）时比电子学（electronics）更高效，而电子学则擅长处理输入输出

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