推荐 | 机器学习中的这12条经验，希望对你有所帮助

源 | 全球人工智能华盛顿大学 Pedro Domingos 教授的“A Few Useful Things to Know about Machine Learning”这篇论文总结了机器学习研究者和从业者的 12 个宝贵经验，包括需要避免的陷阱、需要关注的重点问题、常见问题的答案。希望这些经验对机器学习爱好者有一些帮助。1. “表征+评估+优化”构成机器的主要内容！构成机器学习算法的 3 部分：表征（Representation）：分类器必须用计算机可以处理的形式化语言来表示。相反地，为训练模型选择一个表征就等同于选择可训练分类器的集合。这个集合称为训练模型的「假设空间」。如果分类器不在「假设空间」中，那么它就不能由训练所得到。一个相关的问题是如何表征输入，即使用哪些特征。评估（Evaluation）：需要一个评估函 ………………………………