数据科学的三个重要经验
三点经验：模型评价方法是关键，特征提取是根本，模型选择而非数据集规模最费时间。文章指出，处理上万维的特征和几十万的样本的现代算法是愚蠢的，而特征工程理论还不完善，更像是一门艺术。这是数据科学大行其道的时代。各类课程、博客、培训学校如雨后春笋般出现。然而，每次我浏览这些学习资料时，我发现它们过于强调一些具体的算法。理解逻辑回归或者深度学习的原理当然很酷，可是一旦从事数据相关工作，你会发现还有
