论文解读:华盛顿大学教授Pedro Domingos技术论文:机器学习中一些有用的知识(二)

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论文解读:华盛顿大学教授Pedro Domingos技术论文:机器学习中一些有用的知识(二)

【方向】 2018-04-16 20:15:05 浏览1050
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论文解读:华盛顿大学教授Pedro Domingos技术论文:机器学习中一些有用的知识(一)

论文地址:https://homes.cs.washington.edu/~pedrod/papers/cacm12.pdf

7:特征工程是关键

有些机器学习项目成功了,有些失败了,到底什么在其中起到关键作用?最容易使用的特征是最重要的因素。如果你有许多独立的特征,每个特征都与类相关联,学习是很容易。另一方面,如果这个类是一个非常复杂的特征,你可能无法学习它。通常情况下,原始数据不是可以学习的形式,但是可以从中构建特征。这通常是机器学习项目中的大部分工作所在,它通常也是最有趣的部分之一,其中直觉、创造力和“黑色艺术”与技术材料一样重要。

初学者常常惊讶于机器学习项目实际进行机器学习的时间太少。但是,如果考虑收集数据,整合数据,清理数据并对数据进行

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