原文:不够聪明所以选择工程?

曾经听一个面试者说过:因为觉得自己不够聪明所以选择了工程,如果自己足够聪明的话就去做算法了。对于他这段话我思考的很久,最后的结论是:Are you kidding me 年也是经济不景气的年代,我加入了一个当时招来很多牛人的互联网公司。因为当时这个公司当时非常火,又接受了一笔巨大的投资,在外企纷纷倒闭的年代,招人对个人背景有比较高的准入门槛。在公司 年,一群smart boys探索了一个又一个垂直 ...

2018-12-10 10:22 1 1258 推荐指数:

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工程师的选择

不知道多少人有这样一种经历: 明明从技术上看是不对的或者说是不可能的,但还是要按照一种不对的方向做下去。 至少我个人是有这种经历的。 销售的和企划的定好了规格和日期,把他们都作为不可更改的 ...

Mon Jun 18 08:15:00 CST 2012 5 2173
2. 特征工程之特征选择

1. 特征工程之特征预处理 2. 特征工程之特征选择 1. 前言 当数据预处理完成后,我们需要选择有意义的特征输入机器学习的算法和模型进行训练。 2. 特征选择的方法 通常来说,从两个方面考虑来选择特征: 特征是否发散:如果一个特征不发散,例如方差接近于0,也就是说样本在这个特征 ...

Fri Nov 16 18:17:00 CST 2018 0 3106
特征工程之特征的处理及选择

基础概念 特征工程是通过对原始数据的处理和加工,将原始数据属性通过处理转换为数据特征的过程,属性是数据本身具有的维度,特征是数据中所呈现出来的某一种重要的特性,通常是通过属性的计算,组合或转换得到的。比如主成分分析就是将大量的数据属性转换为少数几个特征的过程。某种程度而言,好的数据以及特征往往是 ...

Thu Dec 19 06:10:00 CST 2019 0 245
特征工程之特征选择

    特征工程是数据分析中最耗时间和精力的一部分工作,它不像算法和模型那样是确定的步骤,更多是工程上的经验和权衡。因此没有统一的方法。这里只是对一些常用的方法做一个总结。本文关注于特征选择部分。后面还有两篇会关注于特征表达和特征预处理。 1. 特征的来源     在做数据分析的时候,特征 ...

Mon May 14 04:13:00 CST 2018 95 35529
关于聪明工作的一些思考

最近和一个朋友在讨论职场的上的一些问题,为什么有些人升的非常快,有些人升的比较慢。有些人同事都非常认同,但是领导不认同,有些人领导认同,但是同事却不认同。在和他聊过之后,有一些事情自己豁然开朗,比较后 ...

Fri Aug 31 15:40:00 CST 2012 24 5856
为什么晚睡晚起的人会更聪明

有人早起早睡,就像百灵鸟一样勤劳;也有人晚起晚睡,就像猫头鹰一样诡异。心理学家很早就注意到了不同的人具有不同的昼夜节律,但是,他们的智力会因此而不同吗? 惊天秘密:晚睡晚起的人更聪明? 猫头鹰跟百灵鸟之间谁更聪明,对这一问题的初步思考需要追溯到1999年的秋天。澳洲悉尼大学心理学家罗伯茨(R. ...

Wed Nov 16 00:00:00 CST 2016 0 6623
 
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