关于问题你实践中学到的最重要的机器学习经验是什么？一共有 2 位热心网友为你解答:
【1】、来自网友【科技州与数据州】的最佳回答：
机器学习需要大量的数据进行训练，因此，实践中学到的最重要的机器学习经验是：数据质量至关重要。
具体来说，数据质量包括以下几个方面：
1. 数据完整性：数据完整性是指数据是否包含所有必要的信息，是否存在缺失值或异常值等问题。如果数据不完整，可能会影响模型的训练和预测结果。
2. 数据准确性：数据准确性是指数据是否真实、准确、可靠。如果数据不准确，可能会导致模型训练出现偏差或错误的预测结果。
3. 数据一致性：数据一致性是指数据是否符合逻辑，是否存在冲突或矛盾。如果数据不一致，可能会导致模型训练出现不合理的结果。
4. 数据可用性：数据可用性是指数据是否易于获取、处理和使用。如果数据不可用，可能会导致模型训练时间过长或无法进行模型训练。
因此，在进行机器学习时，需要仔细检查数据的质量，包括数据完整性、准确性、一致性和可用性等方面，保证数据的质量和可靠性，从而提高模型的精度和可靠性。同时，还需要不断地进行数据清洗和预处理，以提高数据的质量和可用性。
【2】、来自网友【夕小瑶科技说】的最佳回答：
NLP&搜索算法三年，随手写几条
- 用迭代思维解决机器学习问题，而不是指望想出一个惊天地泣鬼神的神仙 idea 或寄希望于找到一篇神仙论文
- 算法与系统不是割裂的，模型与规则也不是互斥的。放下个人的偏见和执念，往往能更加科学合理快速的解决机器学习问题
- 选对评价指标是正确迭代的大前提，重视评价指标的偏向性和“视野盲区”
- 重视数据的采样有偏性和时效性，拿出精力去感性或理性的理解手头的数据分布有助于快速解决问题、避免走弯路
- 关注标注数据的标注标准、标准执行和数据验收情况，这是机器学习模型很多诡异行为的根源
以上就是关于问题【你实践中学到的最重要的机器学习经验是什么？】的全部回答，希望能对大家有所帮助，内容收集于网络仅供参考，如要实行请慎重，任何后果与本站无关！
