这个博客原本的名字叫『机器学习中的数学』，它记录了我早期在机器学习领域的一些探索。机器学习因为『优化理论』的关系和数学贴得很近，所以产生了很多可以使用『数学』做分析的机会。但实际上机器学习最有价值的研究往往都来自一些对问题『简单有效的直觉』，『数学』能做的只是确认这些直觉的『合理性』。所以当我对机器学习的理解不断精进之后，我越发认识到『数学』并不是机器学习的『本质』，『这个工具是什么？』才是其最重要的『本质』。最终走到这一步，我也已经花了很多年的时间，现在的我可以停下我的探索，纯粹而没有顾虑地使用这个工具。不过，这个世界上还有很多别的『本质』我不理解，我的探索也会继续下去， 所以我就干脆把博客的名字改成『本质的研究』吧，也算回归这个博客的初心。
我认为任何好的『技术类写作』背后必须有作者对问题的『独立的理解』，传播自己不理解的二手观点或者原封不动地转载永远都是在误导别人。在理解问题后，用『解构』的方式把『关键概念』之间的关系直观地展现给别人，就可以有效地传播知识。另外，每个人在写作的时候都应该考虑到自己用的词是否有产生『歧义』的可能性。大部分无谓的『争论』和『误解』都是因为『语义不清』造成的，这是人类使用自然语言不可避免的问题。像我这种没有写作天赋的人，一遍一遍地修改自己用的词和表达方式，也可以写出『清晰』而且『直击要害』的文章。