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學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)時需要盡早知道的三件事
2018-05-21
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學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)時需要盡早知道的三件事

我已經(jīng)在學(xué)術(shù)界和工業(yè)界進行了許多年的機器學(xué)習(xí)建模工作，在看了一系列討論“大數(shù)據(jù)”實用性問題的優(yōu)秀視頻 Scalable ML 后，我開始思考總結(jié)一些在學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)時，我希望能夠盡早明白的事情。視頻來源于 Mikio Braun，介紹了 Scala 和 Spark 相關(guān)的知識。
我希望在學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)時能夠盡早明白的事情有三項：

  1. 將模型應(yīng)用到產(chǎn)品中并不是一件簡單的小事；
  2. 在課本中我們很難學(xué)習(xí)到真正的特征選擇和特征提取技巧；
  3. 模型評估階段非常重要。

下面讓我一個一個地介紹它們。

1. 將模型應(yīng)用到產(chǎn)品中并不是一件簡單的小事

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2. 在課本中我們很難學(xué)習(xí)到真正的特征選擇和特征提取技巧

特征選擇和提取方法和技巧常常無法從課本中學(xué)習(xí)。這些技巧只能從像 Kaggle 競賽或現(xiàn)實世界中的項目中學(xué)習(xí)，甚至有時候需要實際應(yīng)用這些技巧和方法才能學(xué)會它們。而這些工作在整個數(shù)據(jù)科學(xué)項目流程中占據(jù)了相當一部分比重。

3. 模型評估階段非常重要

除非你已經(jīng)將模型應(yīng)用到測試集數(shù)據(jù)上了，否則你都不能說已經(jīng)進入到預(yù)測分析階段。像交叉驗證、評估指標等評估技巧都是非常寶貴的，因為它們只需將你的數(shù)據(jù)分離成測試集和訓(xùn)練集。但是實際生活通常并不會將已經(jīng)定義好測試集、訓(xùn)練集的數(shù)據(jù)給你，所以將真實世界中的數(shù)據(jù)劃分為測試數(shù)據(jù)和訓(xùn)練數(shù)據(jù)，是一項充滿創(chuàng)造性的工作，其中可能包含許多情感因素。在 Dato 上有許多討論模型評估的優(yōu)秀文章。
我認為 Mikio Braun 對訓(xùn)練集和測試集的解釋值得一讀。我也很喜歡他畫的圖并將其包含在文中，方便不熟悉訓(xùn)練集和測試集概念的讀者理解。


我們在論文、會議甚至在討論我們解決問題時所用的方法的時候，經(jīng)常忽略了模型評價?！拔覀冊谄渲惺褂昧?SVM ”這句話并沒有告訴我任何信息，這沒有告訴我你的數(shù)據(jù)來源，你選擇的特征，你的模型評估方法，你如何將其應(yīng)用到產(chǎn)品中，以及你在其中如何使用交叉驗證或模型查錯。我認為我們需要更多關(guān)于機器學(xué)習(xí)中這些“骯臟”的方面問題的討論。

我的朋友 Ian 在 Data Science Delivered 上有一個很好的筆記，適合需要為真實情況建立機器學(xué)習(xí)模型的任何層次的人員閱讀。同時也適合希望雇傭數(shù)據(jù)科學(xué)家的招聘人員或者與數(shù)據(jù)科學(xué)團隊打交道的經(jīng)理閱讀——如果你正在找人詢問“你是如何處理這些骯臟的數(shù)據(jù)的”。


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