179种分类器测评--我们需要几百种分类器吗？

//2014年12月10日

JMLR 2014 10月刊看到一篇神文：

Do we Need Hundreds of Classifiers to Solve Real World Classification Problems? 测试了179种分类模型在UCI所有的121个数据上的性能，发现Random Forests 和 SVM （高斯核，用LibSVM版本）性能最好。真是一个体力活，辛苦作者们了。http://t.cn/R7nPBtM

以上是一个新闻，亮点是什么呢？

Random Forests 和 SVM 是什么时候提出来的？十几年过了，数据挖掘领域就没有一点进步么？

我拿这个问题问师兄们，他们回答“后来提出的算法都是针对某一特定问题的，如果测试所有不同特点的数据集当然是最经典的几个最好”。