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2019-08-21 中新经纬

   

蓝盾在线通过以更加自由的方式收集指标,您可以更加全面地了解您的系统。发现问题了?添加指标对其进行跟踪!对上个版本中发生的一些量变激动不已?添加指标对其进行跟踪!离散化是指提取一个连续特征,并从中创建许多离散特征。以年龄这一连续特征为例。您可以创建一个年龄不满18周岁时其值为1的特征,并创建年龄在18-35周岁之间时其值为1的另一个特征,等等。不要过多考虑这些直方图的边界:基本分位数给您带来的影响最大。如果系统很大,且有很多特征列,则需要知道每个特征列的创建者或维护者。如果您发现了解某个特征列的人要离职,请确保有人知道相关信息。尽管很多特征列都有说明性名称,但针对特征的含义、来源以及预计提供帮助的方式提供更详细的说明,是一种不错的做法。第17条规则:从可直接观察和报告的特征(而不是经过学习的特征)着手。

机巧少女不会受伤轻小说无论如何,构建模型时多考虑考虑并没有什么坏处:查看提供到样本中的数据有助于发现新信号、旧信号以及损坏的信号。因此,在构建模型时,请考虑添加、移除或重新组合特征的难易程度。考虑创建管道的全新副本以及验证其正确性的难易程度。考虑是否可以同时运行两个或三个副本。最后,不必担心此版本的管道有没有纳入第16个特征(共35个),下个季度会将其纳入。机器学习具有不可预测性,因此要有用于训练环境和应用环境中创建样本的代码的测试;并确保您可以在应用期间加载和使用固定模型。此外,了解您的数据至关重要:请参阅分析大型复杂数据集的实用建议。在机器学习系统中使用启发式算法时,请务必留意是否会带来额外的复杂性。在新的机器学习算法中使用旧启发式算法有助于实现平稳过渡,但思考下是否有可以达到相同效果的更简单的方法。第12条规则:选择直接优化哪个目标时,不要想太多。

侠盗飞车游戏上述方法将在长时间内取得很好的效果。只要您仍然可以通过某种简单的技巧取得进展,就不应该偏离上述方法。增加复杂性会减缓未来版本的发布。避免一开始对间接影响进行建模:相比其他类型的系统,这种问题更常见于机器学习系统。假设关联的特定表格不再更新,那么,机器学习系统会进行相应调整,其行为仍然会相当好,但会逐渐变糟。有时,您会发现有些表格已有几个月未更新,只需刷新一下,就可以获得比相应季度做出的所有其他改进都更有效的效果提升!特征的覆盖率可能会因实现变化而发生改变:例如,某个特征列可能在90%的样本中得到填充,但该比率突然下降到60%。GooglePlay曾有一个过时6个月的表格,但仅刷新了一下该表格,安装率就提升了2%。如果您对数据的统计信息进行跟踪,并不时地手动检查数据,就可以减少此类失败。所有这些都很重要,但也极难衡量。请改为使用代理指标:如果用户感到满意,他们会在网站上停留更长时间。如果用户感到满意,他们明天会再次访问网站。就满意度和公司运行状况而言,需要进行人为判断,以便将任意机器学习目标与您销售的产品的性质和业务计划关联起来。

经典情话实际上,您将面临的大部分问题都是工程问题。即使在使用出色的机器学习专家掌握的所有资源的情况下,大多数收获也是由合适的特征(而非精确的机器学习算法)带来的。所以,进行机器学习的基本方法是:第11条规则:提供特征列的所有者及相关文档。机器学习第一阶段:您的第一个管道您会关注很多有关系统的指标或测量结果,但通常只能为您的机器学习算法指定一个目标,即您的算法尝试优化的数值。在这里,我介绍一下目标和指标有何区别:指标是指您的系统报告的任意数字,可能重要,也可能不重要。另请参阅第2条规则。

(编辑:董文博)
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