为什么机器学习大牛很少有数学专业，甚至应用数学专业的都少见？
以前一个数学专业的同学问过我为什么看机器学习论文，公式写的很清楚，他都看得懂，他也知道按照这么去操作效果好，但是看完以后更不懂了。。。。。 当前的机器学习论文超过一半都是应用型论文，其实并没有很多数学理论的创新和探索，之前没人用过B理论，我现在拿B理论过来试试看看效果怎么样，大部分机器学习的工作目前都还是自上而下的，出发点就是什么没做过，我拿过来试试，成功了我去解释它为什么成功，很好，果然符合我的预期，失败了就再去找几个能自圆其说的理由解释为什么不好。当然在这一点上，数学专业的同学优势肯定是要比其它专业同学优势大，就和看论文一样，你的理论池更丰富，自然有更多的”理论“来搭积木去试验。  实际上目前阶段的机器学习用到的数学专业知识和整个数学领域知识范围比，是很小的，而且大多也只是把数学领域现有理论直接拿过来使用，一个学过概率论高数复变线代的工科生，加上一点不错的编程基础和试验型精神，都可以很容易入门甚至发篇不错的论文。剩下的就是看谁脑子更灵活，谁鬼点子更多了。 机器学习很多小tips看似从数学角度分析，其实还是把很多数学理论拿过来用，去实验看效果，没有任何人敢在实验前就拍着胸脯说，这个一定好。  当然实际原因肯定还有很多，包括同行氛围，你周边的大环境什么时候开始找工作开始申请博士开始做哪些事情，都会对自己有影响，计算机是固定节奏，别的专业要过来那就得有途径提前知道并适应这个节奏。