jackhh1的博客

1.生产环境机器学习系统从上图可以看出，机器学习大部分工作是预数据工程有关，数据收集、特征提取的工作量比写代码的工作量大很多…2.静态训练和动态训练3.静态推理和动态推理4.数据依赖性5.公平性谷歌的教程中列出的偏差只是一部分人为偏差，维基百科上有一百多种认知偏差。5.1 偏差类型报告偏差：如果数据收集中收集的事件、属性和/或结果的频率未能准确反映它们的真实频率，便会出现报告...

1.监督式机器学习（superviszed machine learning）:机器学习通过学习如何组合输入信息来对未学习过的数据做出有用预测。2.标签（label）：标签是我们要预测的事物，比如简单线性回归中的‘y’。标签可以是小麦价格，某个地区房价，垃圾的种类，音频剪辑的含义或任何事物，在统计学中可以把标签视为‘因变量’。3.特征（feature）：特征是输入变量，即简单线性回归中的‘x’...