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現在機器學習很好做啊 你隨便抓個資料來跑個簡單線性迴歸你說這是機器學習,外行人也信了 其實一堆package都寫好了,你能看得懂那些reference或文件都做得出來啦 但大概八成的人看不懂 就算看懂了呢,兩成的人也不一定能訓練出model來 現在隨便資料都來個幾十GB,你8GB的筆電想讀資料還是吃屎比較快吧 (文組可能只有4GB) 欸,就算讀進去了呢,你可能也選不好model 先去看幾篇入門方法論演算法的paper吧 看完paper選好model,也跑完model了 到這邊都是基本,功夫在後頭 要嘛不顯著,要嘛不夠準,要嘛你的結果根本不能解釋什麼,或跟你預期的八竿子打不著 這時候你就要回去整理data啊,看是沒有差補好,feature沒做好還是怎樣 回家拜拜祖先看會不會有靈感之類的 學個初統就想要做機器學習?沒能力啦 就算做出來,也只會是垃圾,董嗎,垃圾 ※ 引述《danny555361 ()》之銘言: : 如題,朋友現在碩一在想碩論要寫什麼 : 上次聊天透露想做機器學習相關研究 : 有修過管院兩個學期的統計和商用微積分 : 寫程式方面基本上是零,想問板上高手該給他什麼建議 : Ps因為他同學沒人在做這個,所以不知道該怎麼做 感謝大家 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 218.164.167.41 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1489500124.A.C9F.html
freemail: 以為機器學習好學逆??????????? 03/14 22:02
好學啊,R或PYTHON弄個D-TREE很難嗎,可是出來還是垃圾啊 隨便加個feature或resample一下就準的多 好不好學難不難不是重點,重點是做出來的東西有沒有用
gino0717: 我每天都感謝網路上那些大神 讓我們這種轉行的有飯吃 03/14 22:02
gino0717: 別的領域都沒那麼多現成東西能用 03/14 22:03
abram: 不顯著就砍資料 不夠準就加自己填的問卷資料 還不簡單 03/14 22:03
abram: Torturing data until it says what you want 03/14 22:04
所以現在垃圾滿街都是啊
abram: 又不是人人都要拿諾貝爾獎 人家只是想混的時髦論文畢業 03/14 22:06
abram: 臭了嗎 03/14 22:07
我還真的看過某科大土博拿一個垃圾出來說是論文,我他媽都快笑死
Gosssiping: big data is like teenage sex 03/14 22:07
zzzz8931: Garbage in, garbage out. 03/14 22:11
現在垃圾資料也滿地都是啊,你能怎樣,資料拿給你就只好做啊 做過最垃圾的就是DNA序列的資料,大學部的實驗設計都屌打幾十條街 ※ 編輯: Sixigma (218.164.167.41), 03/14/2017 22:14:24
VdustR: 我教授也是拿著我的論文說是垃圾,我她媽都快笑死 03/14 22:13