什么样的模型是好的模型 好的数据胜于好的特征，好的特征胜于好的算法

最新推荐文章于 2025-08-09 10:43:30 发布
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原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/abcdefg90876/article/details/108878163

本文探讨了数据科学中的关键观点，即数据质量、特征选择和模型选择的重要性，强调数据和特征是机器学习性能的决定因素，而模型则是逼近这些上限的工具。

数据科学领域非常流行的一句话：“好的数据胜于好的特征，好的特征胜于好的算法。”应用于机器学习时，这句话还有另一种表达形式：“数据和特征决定了机器学习的上界，模型只是在不断逼近这个上界而已”

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如何判断一个数据模型的好坏
我的祖传代码
12-01 3282
​大家都知道，大数据之路推荐的建模原则是 l高内聚和低辑合 将业务相近或者相关、粒度相同的数据设计为一个逻辑或者物理模型：将高概率同时访 问的数据放一起，将低概率同时访问的数据分开存储。 l核心模型与扩展模型分离 建立核心模型与扩展模型体系，核心模型包括的宇段支持常用的核心业务，扩展模型包括的字段支持个性化或少量应用的需要，不能让扩展模型的宇段过度侵人核心模型，以免破坏核心模型的架构简洁性与可维护性。 l公共处理逻辑下沉及单一 越是底层公用的处理逻辑越应该在数据调度...
数据工程：数据清洗、特征工程与增强技术对模型性能的基础性影响
专栏
05-04 1974
数据工程通过数据清洗、特征工程和数据增强三大关键技术，系统性地提升模型泛化能力和预测性能。数据清洗是基础，确保输入数据的质量和可靠性；特征工程是关键，通过提取和构造使模型高效学习；数据增强是提升，通过多样化样本扩展模型适应范围。三者协同作用，形成从数据到模型的完整闭环，其影响往往超过单纯优化算法本身。2025年最新研究显示，数据工程已从传统的手工操作发展为智能化、自动化和系统化的流程。自监督学习、大模型生成和多模态融合等技术使数据增强更加有效；
什么才是一个好的数据模型设计
GabrielCP的博客
01-09 821
来看一组数据，这两个表格是基于元数据中心提供的血缘信息，分别对大数据平台上运行的任务和分析查询（Ad-hoc）进行的统计。 离线调度任务/表统计 一周内Ad-hoc 查询统计 下图是数仓分层架构图，方便你回忆数据模型分层的设计架构： 我们首先来看表 1。表 1 中有 2547 张未识别分层的表，占总表 6049 的 40%，它们基本没办法复用。 重点是在已识别分层的读表任务中，ODS：DWD：DWS：ADS 的读取任务分别是 1072：545：187：433，直接读取 ODS 层任务占这四层任务总
什么样的模型是好的模型？
abcdefg90876的博客
09-29 3179
文章作者：途索阿里巴巴 算法专家内容来源：《数据分析通识》导读：什么样的模型是好的模型？相信这是每一个数据分析师和大数据AI算法工程师都曾经默默思考过的问题。为了更全面地思考这个问题，...
费解！比模型算法更牛的竟然是它？
开发者技术前线-DevolperFront
09-01 321
点击“开发者技术前线”，选择“星标????”让一部分开发者看到未来作者：Dario Radecic，Medium 高质技术博主 编译：颂贤一般的 AI 课程会介绍很多如何通过参数优化来提...
数据模型如何论好坏
晓阳的数据小站
08-14 749
|0x00 数据模型的选择 最常见提到的有四种：范式、维度、DataVault、Anchor。在传统行业中，范式很流行，在互联网行业中，维度很流行，另外两种就“只闻其名,不见其人”了。 如果论这四种方法，在设计思路上的好坏，那么各有千秋。但如果问，那种模型最为成熟，那么恐怕范式和维度就胜出了，而互联网行业几乎只能选择维度建模，因为它的实践经验是最多的。 这就有点像软件或者框架的比较，Hadoop就一定好吗？Java就一定优于Python吗？并不是。但Hadoop一定最成熟，Java岗招聘人数最多。因为生态建
机器学习训练好的模型的使用_一份关于机器学习“模型再训练”的终极指南
weixin_39611049的博客
11-24 1924
机器学习模型的训练，通常是通过学习某一组输入特征与输出目标之间的映射来进行的。一般来说，对于映射的学习是通过优化某些成本函数，来使预测的误差最小化。在训练出最佳模型之后，将其正式发布上线，再根据未来生成的数据生成准确的预测。这些新数据示例可能是用户交互、应用处理或其他软件系统的请求生成的——这取决于模型需要解决的问题。在理想情况下，我们会希望自己的模型在生产环境中进行预测时，能够像使用训练过程中...
计算机视觉的下一站：通用视觉模型（GVM）？
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
08-09 6万+
计算机视觉的下一站：通用视觉模型（GVM）？​ 人工智能，计算机视觉，大模型，AI，通用视觉模型是一种旨在能够处理多种不同视觉任务以及多种视觉模态输入的模型架构。与传统的计算机视觉模型不同，传统模型通常针对单一的视觉任务（如仅进行图像分类或者仅进行目标检测）设计，并且往往只适用于特定类型的输入数据（如仅处理 2D 图像）。而通用视觉模型则期望打破这些限制，通过一个统一的模型框架，能够对图像、视频、点云等多种视觉数据进行处理，同时还能完成分类、检测、分割、目标跟踪、图像生成、视频理解等一系列不同的视觉任务。
详解EM算法与混合高斯模型(Gaussian mixture model, GMM)
热门推荐
林立民爱洗澡
07-14 15万+
　　最近在看晓川老（shi）师(shu)的博士论文，接触了混合高斯模型（Gaussian mixture model, GMM）和EM(Expectation Maximization)算法，不禁被论文中庞大的数学公式所吓退。本文通过查阅相关资料，在复杂巧妙的推理公式中融入了自己的理解，详细梳理了混合高斯模型和EM算法。 1 单高斯模型(Gaussian single model, GSM）...
算法模型全解析：优缺点、场景适配与选择逻辑
Maggie8888888888的博客
03-15 1519
基于线性回归的分类模型，通过 Sigmoid 函数将线性组合映射到 [0,1] 概率值。
特征工程:特征处理
读万卷书 行万里路
06-23 2121
数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已； 好的特征不仅能够表示出数据的主要特点，还应该符合模型的假设； 特征越好、灵活性越强，构建的模型越简单、性能越出色。   特征工程是从原始数据提取特征的过程，这些特征可以很好地描述数据，并且利用特征建立的模型在未知数据上的性能表现达到最优。特征工程一般包括特征使用、特征获取、特征处理、特征选择和特征监控。 ...
模型的评估：性能量度
Skye's Blog
03-18 568
对学习器的泛化能力的评估需要一套标准，也就是性能量度（performance measure）。使用不同的性能量度往往会导致不同的评判结果，所以模型的好坏是相对的。所以什么样的模型是好的不仅取决于算法和数据，还取决于任务需求。不要以为的掉进更复杂更难的模型就一定更好的陷阱。 回到模型评估 回归任务 回归任务中，我们要预测一个连续的值，最常见的就是“均方误差”（MSE） 分类任务 1、正确率、错误...
数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已
ER
07-17 1万+
数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已，这个说法很深刻！贴上一张最近常看的图
运用机器学习（含深度学习）方法处理数据问题的完备流程总结+实践经验细节+代码工具书（1）：什么是好的机器学习模型/如何得到好的模型+前置数据分析
weixin_44563688的博客
03-29 3205
关于这本‘工具书‘： 不论是数据科学，传统机器学习还是深度学习，相关的理论讲解和代码资源已经十分丰富，但是当我们实际想要使用代码实现这些理论的时候，却总觉得机器学习或者数据科学的任务流程会有点复杂：繁琐的前置数据分析和处理，充满各种细节的模型搭建与训练，不同的模型分析和评价等等，若要完整地走完所有的流程，需要考虑到的东西多之又多，哪怕一个简单的数据分析问题，所需的代码量也不可小视，但是好在不论是传...
如何评价数据模型的好坏？
木东居士
08-18 2680
数据模型如何论好坏|0x00 数据模型的选择最常见提到的有四种：范式、维度、DataVault、Anchor。在传统行业中，范式很流行，在互联网行业中，维度很流行，另外两种就“只闻其名,...
数据模型优化(如何判断一个数据模型的好坏)
欢迎来到技术宅的社区
04-20 1833
数仓模型优化(如何判断一个数据模型的好坏) 1.完善度 汇总数据能直接满足多少查询需求，即应用层访问汇总层数据的查询比例 跨层引用率：ODS层直接被DWS/ADS/DM层引用的表，占所有ODS层表比例 可以快速响应业务方的需求 比较好的模型，使用方式是可以直接从该模型获取所有想要的数据的，如果DWS,ADS,DM层直接引用ODS层的表比例太大，即跨层引用率太高，则该模型不是最优，可以继续优化 2.复用度 模型引用系数：模型被读取并产出下游模型的平均数量 3.规范度 主题域归属 分层信息 脚
当我们拿到数据进行建模时，如何选择更合适的算法？
Datawhale
03-07 8003
【每日一问】当我们拿到数据进行建模时，如何选择更合适的算法？ Datawhale优秀回答者：mashagua，金小楗 目标导向 机器学习 1.先看是分类问题还是回归问题（分类就先从常用的分类模型里选择） 2.其次，看数据特征的数据类型，然后做一些初步的数据统计，比如是否数据均衡，大致的数据分布是怎样的（不同类别的分布） 3.然后判断用哪个比较合适一些，是树模型还是其他的分类模型。 4.最后查看...
C++界面库大全[可运行源码]
11-24
本文详细介绍了十几种常见的C++界面库，包括Qt、wxWidgets、MFC、FLTK、VTK、OpenCV、JUCE、Tk、GTK+、QtitanRibbon、Ultimate++、Gtkmm和CEGUI等。每种界面库都涵盖了其特点、安装方法、使用方式以及适用场景。Qt作为跨平台框架适用于多种GUI应用程序开发；wxWidgets和MFC分别适用于跨平台和Windows平台开发；FLTK和GTK+以轻量高效著称；VTK和OpenCV专注于三维可视化和图像处理；JUCE和CEGUI则分别适用于音频和游戏开发。文章为开发人员提供了全面的参考，帮助其根据项目需求选择合适的界面库。
Android 6.0 Launcher3屏幕切换动画实现[项目源码]
最新发布
11-24
本文详细介绍了在Android 6.0系统上为Launcher3增加屏幕切换动画功能的实现过程。主要内容包括：1. 在DeviceProfile.java中修改布局函数以优化UI效果；2. 在Launcher.java中初始化切换动画类型及其UI，并保存设置以便下次启动时使用；3. 在PageViewAnimation.java中实现多种切换效果，如经典动画、转盘动画、层叠动画、旋转动画等；4. 在Workspace.java中监听屏幕滑动位移变化，通过PageViewAnimation类实现动画切换效果。文章还总结了实现该功能的三步流程：初始化类型及UI、实现具体需求、监听数据变化。
人车非数据集：原始与标注数据，助力算法模型训练
3. 算法模型训练：算法模型训练是指使用大量数据来训练计算机模型，让模型通过学习数据中的特征和模式，从而能够对新的数据做出预测或决策。在本资源中提到的"算法模型训练"特指使用人车非数据集来训练相关的计算机...
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