數據科學中的陷阱：變量的數學運算合理嗎？

數據科學中有各種各樣的模型，有的聽起來很簡單，比如線性迴歸;有點呢，聽起來就很嚇人，比如深度學習。但是不管什麼樣的模型，從本質上來講，模型都是對訓練數據做數學運算，並以此求得模型參數的估計值。 所以我們需要保證兩點： 第一，訓練數據能進行數學運算; 第二，對變量所做的數學運算是合理的。 對於第一點，通常只在一些特定的應用場景裏才需要比較複雜的處理，比如自然語言處理、圖像識別等。 但對於第二點，幾乎

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