掌握這12條經驗，對理解機器學習至關重要！

華盛頓大學 Pedro Domingos 教授的「A Few Useful Things to Know about Machine Learning」這篇論文總結了機器學習研究者和從業者的 12 個寶貴經驗，包括需要避免的陷阱、需要關注的重點問題、常見問題的答案。希望這些經驗對機器學習愛好者有一些幫助。 1.「表徵+評估+優化」構成機器的主要內容！ 構成機器學習算法的 3 部分： 表徵（Repr

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