看上去很美 一个算法工程师的反思

来源：21ic电子网法与算法工程师理想中的算法工程师：提出假设->收集数据->训练模型->解释结果。实际中的算法工程师：提出假设->收集数据->预处理->预处理->训练模型->调试->调试->重新收集数据->预处理->收集更多数据->调试->调试->调试->…->放弃。这个答案被点了几十个赞，在24个答案中排在第二位，说明具有一定的普遍性。排名第一的有100+赞，而他的观点是：每天最重要的就是跑数据！这不是段子，而是事实。为什么“高大上”的算法工程师实际上是个数据民工，要寻找这种理想与现实的差距的原因，首先要理解一个事实：只有人能够理解数据，机器不能。不管我们用什么机器学习算法——无论是LR，SVM，k-means，EM——对于它们来说，输入数据都是一堆浮点数组成 ………………………………