• 真的,不要迷信数据分析。

    所以,样本量和代表性是决定数据结果靠不靠谱的前提条件。比如阿里固然有淘宝几亿用户的消费数据,但是也拿不到这几亿用户的微信数据。所以禁止销售冰淇淋,有助于挽救生命。他们仔细检查了所有返航回来的飞机机身上的弹孔分布,发现大部分都位于机翼和飞机尾部。总而言之,数据也只是数据,它来帮助我们理解复杂世界中的庞大信息,但是不是万能的,是来帮我们解释,而不是替我们思考的,所以“尽信数据,还不如无数据”。
  • 独家 | 浅析机器学习中的自由度

    在机器学习中,自由度可以指模型中的参数数量,例如线性回归模型中的系数数量或深度学习神经网络中的权重数量。其中值得关注的地方在于,如果机器学习模型中存在过多的自由度,那么这个模型将会过拟合训练集,这是统计学上的普遍认识。在本文中,你将进一步了解统计学和机器学习中的自由度。机器学习中的自由度在预测建模中,自由度通常是指模型中从数据估计的参数数量。负自由度是有效的。---《深度神经网络的自由度》2016因此,统计学家和机器学习从业人员开始倾向于不再使用自由度来表示模型复杂性,以及不用其并判断是否会过拟合。
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