只会告诉你Know- What,其实没有什么用,所以只能撞运气。
Know- How才是重要的。但很多人因为网上找不到,所以不知道。
这个就是同样的Data(指features are final ),
同样的算法和同一个version的package时,
居然做出了的Model相差很大,为什么,很多人不会问,更不会想。
搞不清weak signals or noise. Let alone, supressing variables or
misleading variable,所以只能撞运气。如果A/B Tests,就不好混了。
就像滥竽充数一样。
Know- How才是重要的。但很多人因为网上找不到,所以不知道。
这个就是同样的Data(指features are final ),
同样的算法和同一个version的package时,
居然做出了的Model相差很大,为什么,很多人不会问,更不会想。
搞不清weak signals or noise. Let alone, supressing variables or
misleading variable,所以只能撞运气。如果A/B Tests,就不好混了。
就像滥竽充数一样。
锟斤拷锟洁辑时锟斤拷: 2022-07-22 15:10:17