[資訊] 機器學習的重要建議

寫給機器學習從業者的 12 條寶貴建議
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Pedro Domingos 教授所撰寫的研究論文， 該論文彙集了機器學習研究人員和從業者的經驗教訓：要避免的陷阱，要關注的重要問題，以及一些常見問題的答案。

1. 學習 = 表徵 + 評估 + 優化
2. 泛化很重要
3. 僅有資料是不夠的
4. 過擬合的多種面孔
5. 直覺在高維空間中失效
6. 特徵工程是關鍵
7. 更多的資料擊敗更聰明的演算法
8. 學習許多模型，而不只是一個
9. 理論並不能保證什麼
10. 簡單並不意味著準確
11. 可表徵並不意味著可學習
12. 相關性並不意味著因果關係


#Machine Learning, ML, 機器學習, Neural Network, NN, 類神經網路, Artificial Wisdom, 人工智慧