机器学习菜鸟最常犯的5个错误,以及如何避免
◆◆◆ 不要从理论开始 传统的方法教机器学习是自下而上的—— step1:努力学习数学。 step2:努力学习机器学习理论。 step3:努力从头开始实现算法。 stepX???(等等等等,自行脑补。。。) 终于,开始使用机器学习(你的目标在此!) 这条路漫长,艰难。 然而,这是为想要摘金夺银的学术界大神们设计的。 你,只想要一个结果的吃瓜群众,凑什么热闹! 陷阱 如果你有以下想法或者说法,你已不幸落井—— 我得先完成这门线性代数的课才行。 我得回学校先读个博士学位。 我得先啃完这本教科书。 出路 耗费4年在数学或者深奥的算法上,能将你带到目标么? 更大的可能是然并卵。你停步不前。或者知难而退。反正离你的目标不会越来越近。 出路是——立正,稍息,向后转! 如果机器学习的价值在于准确的预测,那么要学的就是如何将问题模式化并做出准确的预测。就从这开始。 然后把这件事