1.各種競賽啥問題?
首先各種競賽是公司裡面沒有合理方案下的乙個產物,
用盡可能少的成本來獲取最優方案.
但是冠軍方案一定是最優方案嗎?
顯然不是,
因為各種比賽切斷了"人與人溝通"的因素,
顯然對業務的理解程度更有利於你的建模,
而所謂的資料比賽禁止了這種可能性.
另外,特徵應該是資料建模人員來決定,而不是比賽舉辦方來決定給多少,這個也削弱了合理建模的可能性.
2.決策樹類的演算法有啥問題?
諸如:xgboost,gbdt,catboost,lightgbm,隨機森林,c4.5,c5.0,id3
所有的決策樹類的演算法都預設這樣乙個假設,即:
各類特徵,對標籤y的貢獻的是線性組合關係.
顯然實際業務中,特徵和特徵之間可能需要組成乙個新的非線性特徵.
關於培訓的一些感想
組織內部每週二或周四都會有針對新員工的培訓，時間大概是1 2個小時。怎麼說呢，之前對這個培訓一直不太重視，參加培訓的時候也沒有認真聽，聽不明白的地方也沒有再找時間請教或者研究。但是這個培訓是必須參加的，所以還是每次都要去。有時候甚至就在那裡玩手機。可以說基本上沒有從這個培訓中吸收到什麼知識。之前一直...
關於簡歷的一些感想
一 工作選擇必須慎重，做好職業規劃，知道你能幹什麼事？你要幹什麼事情？你想幹什麼 事業？在投遞簡歷前，先問自己這3個問題，都有答案了以後，ok，恭喜你，你滿18歲了！成年人理論，我在面試很多人的時候，這一點10個裡有8個不知道的，剩下的2個，如果和我匹配，我會用我的最大許可權去爭取 二 了解你想從事...
關於機器學習的一些感悟
1 通過機器的學習 大規模 資料庫 複雜的感測器和巧妙的演算法，來完成分散的任務 是人工智慧的最新定義。2 mit 實驗室的機械人專家 rodney brooks 提出，要以 具身智慧型 embodied intelligence 的方法來製造機械人。從這種方法出發，製造類人機械人不再是發展更複雜的...