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沉舟侧畔 病树前头 —互联网对传统企业的冲击 与传统企业的互联网转型升级之道 2014年，中国网络购物市场交易规模达到2.8万亿，增长48.7%，我国网购网民数量 已经超过3.32亿人。截至2014年9月, 全国移动电话用户数已达到１２.７亿户，其中３Ｇ用户４.８亿户，４Ｇ用户超过３０ ００万户。在这样的背景下,全民互联网化已经由一种趋势变成了日益清晰的现实。网络 ，尤其是移动互联网带来的不仅是技术上的转型升级，更是商业模式与经营逻辑的颠覆 与重塑。在这样一个全新的时代，互联网技术和思维对传统企业和行业的冲击日益凸显 ，它改变了传统产业的生产经营方式和价值创造轨迹，以"倒逼"的方式要求传统企业做 出改变。对众多传统企业而言，比尔盖茨曾经的经典名言"未来的企业要么电子商务，要 么无商可务"已经绝非耸人听闻，而是渐渐成为一把高悬头顶的"达摩克利斯之剑"，在互 联网时代转型升级求生存已经成为共识。然而，由于原有的生产模式和商业模式的惯性 作用，业务渠道的长期沉淀和固化，加之经营者思想理念的滞后等原因，众多的传统企 业虽然感受和意识到了危机，但真正做出实质性改变和创新的并不多。因此，研究互联

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10.3 统计机器学习 机器学习是近年来得到快速发展和广泛应用的研究领域，它研究的是用数据或先验知 识优化计算机算法的效果。从机器学习的方法可以分为统计方法和非统计方法。非统计的 方法种类很多，并且往往最后都归结于一个具体的优化问题，可以通过深入掌握优化理论 和算法，比较有效地把握各种非统计类方法。而统计类机器学习方法，虽然也用到最优化 方法，但是还有一些在概率框架下系统性的思路。下面我们把统计方法的脉络稍加整理， 供大家参考。 10.3.1 最大熵与指数族分布 统计机器学习中，指数族形式[9]的分布由于求解的方便性，有非常重要的工程地位， 我们先来看一下这一族分布形式产生的原因。要了解指数族形式产生的原因，需要先了解 最大熵（Maximum Entropy，ME）原理[6]。最大熵原理告诉我们，当在某些约束条件下选 择统计模型时，需要尽可能选择满足这些条件的模型中不确定性最大的那个。如果采用熵 作为统计不确定性的度量，这个问题就变成一个在这些约束下优化熵的问题。在最大熵的 准则下，估计一个概率的优化问题可以表示成：

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