micklongen的专栏

F. 人工智能 — 教训总结AI 防锅指南没想好解什么问题（系统没有，你来帮我解决）数据没有（领域知识、用户数据没有，你来帮我生成答案）场景分类没有（系统准确率不高，你们的算法拿过来用用）Loss函数没有（达成目标不清楚，你帮我想想）确保搞砸人工智能项目 — 文因互联 CEO 鲍捷一下子砸很多的钱案例日本的五代机。当初日本举全国之力，砸了几百亿日元，最终没有做成。一开始砸很多钱，为什么还会失败？你要想，做一个项目，通常是有目标的。当你有一个大预算的时候，你的目标通常也定得很高。

A. 算法设计步骤 — 数据预处理数据预处理数据采样上采样下采样处理缺失值丢失缺失值（数据量大，缺失值少，比如互联网数据）遗失值插补该列的存在值的平均值去除唯一属性数据正则化，标准化数据摘要特征提取特征列数值列分桶列分类标识列分类词汇列经过哈希处理的列组合列指标列和嵌入列特征提取算法文本TFIDF特征选取步骤搜索新的特征子集对搜索结果进行评估方法包裹法过滤法嵌入法降维线性降维

运维背景知识A. 运维体系：SRE/CREA. Google SRE概述B. Google SRE指导思想B. Google SRE指导思想 - 拥抱风险C. Google SRE 实践C. Google SRE 实践 - 产品发布D. Google SRE 管理D. Google SRE 管理 - 培训SRED. Google SRE 管理 - SRE参...

A. 数学基础 线性代数 基本概念 标量 向量 矩阵 范数 L1：向量绝对值之和 L2：向量的长度 LP(P趋于无穷)：向量中最大元素的取值 内积 两个向量之间的相对位置：余弦相似度 线性空间 内积空间 内积空间 正交基/标准正交基 特征值和特征向量：矩阵特征值和特征向量的动态意义在于表示了变化的速...

A. 算法设计步骤 数据采集 数据类型 属性 数值型 字符串 类别 标签 类别 标签 数据预处理 数据采样 上采样 下采样 去除唯一属性 特征提取算法 文本 TFIDF 数据正则化，标准化 降维 PCA: 主成分分析 数据规范化 协方差矩阵计算 特征值分解...

A. 统计学数据分类分类数据：分类数据代表着对象的属性特点。诸如人群的性别、语言、国籍大都属于分类数据。分类数据通常也可以用数值表示（例如1表示女性而0表示男性），但需要注意的是这一数值并没有数学上的意义仅仅是分类的标记而已。定类数据：是指没有内在固有大小或高低顺序，一般以数值或字符表示的分类数据。如性别变量中的男、女取值，可以分别用1、 2表示，民族变量中的各个民族，可以用‘汉’‘回’‘满’等字符表示等。定序数据：具有内在固有大小或高低顺序，一般可以用数值或字符表示。它相对于定类数据类型来说存