增加作者序言

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 # 序言
 
-*编辑：詹好，王茂霖，赵志民*
+*编辑：詹好，赵志民，王茂霖*
 
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 -- 王茂霖
 
+## 关于机器学习理论与实践
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+随着机器学习的蓬勃发展，SOTA（State-of-the-art，最先进技术）几乎成了评判算法优劣的唯一标准。这种对表面表现的单一追求，常常忽视了支撑其背后的基础理论。正如硅谷投资人吴军曾指出的，最顶尖的科学家通过理论设定学科的边界，赋予未来研究者方向和框架。1936年，图灵在其著名的论文中为可计算性理论奠定了基础，定义了哪些问题可以通过算法解决。同样，机器学习领域的研究者只有具备深厚的理论根基，才能在实践中面对瓶颈时不至于迷失，而是继续探索，甚至开拓新的领域。
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+没有免费午餐定理（No Free Lunch Theorem）便是一个鲜明的例子。该定理告诉我们，不存在一种能够应对所有问题的通用算法。尽管许多算法在特定领域或时间点看似“无敌”，如神经网络的兴起，但每个算法的优势往往局限于特定的任务和环境。因此，过度依赖某一种算法的短期成功，可能导致长期陷入困境。通过理论学习，研究者能够意识到这种局限，并避免在实践中过分追逐SOTA，而忽视更为长远的技术路线。
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+掌握机器学习理论不仅能为初学者提供坚定的信心，还能帮助他们在面对外界质疑时保持清醒的认知。例如，关于数据质量的忧虑、对算力需求的增长以及能源消耗的批评声从未停止。但理论的学习让我们明白，这些挑战并非不可逾越，反而是通向通用人工智能（AGI）的必经之路。神经网络的通用近似定理（Universal Approximation Theorem）便为我们提供了希望：理论证明神经网络能够以任意精度逼近复杂的非线性函数，正是这个理论基础，支撑了研究者继续探索神经网络模拟人类智能的可能性。即使面对外界的质疑，研究者们依然凭借理论信仰，寻找突破算力、数据和能源等方面的瓶颈，努力推动技术的进步。
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+不仅如此，理论学习还有助于我们建立对算法泛化能力的深刻理解。通过对机器学习理论的深入研究，我们能够推导出在不同假设条件下，算法的性能极限。比如，我们可以评估某一算法的收敛速度，预测其在不同数据量和模型复杂度下的表现。这些理论工具不仅提高了研究的严谨性，还为实际应用提供了有力的指导。例如，正是通过理论推导，我们能够理解大规模语言模型的训练为何需要如此庞大的数据集，同时又能预见在某些任务上微调模型的效果。
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+当然，理论和实践之间的差距依然存在。许多理论假设在现实应用中并不完全成立，尤其是在面对大数据和复杂模型时，理论的指导可能显得力不从心。但这并不意味着理论无用，恰恰相反，这正是学科发展的驱动力。正如机器学习的发展史所示，当实践进展遇到瓶颈时，往往是理论创新引领了新的突破。例如，在早期，受限于数据和算力，机器学习中的理论研究主导了整个领域的发展；而到了互联网时代，随着数据量的指数级增长和计算资源的提升，实践逐渐超越了理论。如今，面对能源、算力等问题的挑战，理论又重新成为了优化模型效率和算法性能的焦点。
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+最后，学习机器学习理论不仅是为未来的职业发展打下坚实的基础，更是在面对挑战时增强信心、寻找创新突破的重要手段。无论是在研究中追求算法的提升，还是在实践中应对现实的挑战，理论的力量都不可或缺。
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+-- 赵志民
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 ## 项目成员贡献与特别鸣谢
 
 [詹好](https://github.com/zhanhao93)负责了项目的初期规划与统筹，并参与了第一版的编辑和审核；[赵志民](https://github.com/zhimin-z)主导了项目二期的更新与维护，并负责全书最终编辑和校验；[李一飞](https://github.com/leafy-lee)参与了第1-5章内容的编辑；[王茂霖](https://github.com/mlw67)参与了第2-6章内容的编辑。