機器學習中模型優化不得不思考的幾個問題

本文根據美團點評算法工程師胡淏4月22日在「攜程技術沙龍」上的分享整理而成。文字綜合了「攜程技術中心」微信公衆號的版本和胡淏本人在微博上發表的文章，並有少許編輯加工。算法 圖1 機器學習工程師的知識圖譜bootstrap 圖1列出了我認爲一個成功的機器學習工程師須要關注和積累的點。機器學習實踐中，咱們平時都在積累本身的「彈藥庫」：分類、迴歸、無監督模型、Kaggle上面特徵變換的黑魔法、樣本失衡的

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