原文:不夠聰明所以選擇工程?

曾經聽一個面試者說過:因為覺得自己不夠聰明所以選擇了工程,如果自己足夠聰明的話就去做算法了。對於他這段話我思考的很久,最后的結論是:Are you kidding me 年也是經濟不景氣的年代,我加入了一個當時招來很多牛人的互聯網公司。因為當時這個公司當時非常火,又接受了一筆巨大的投資,在外企紛紛倒閉的年代,招人對個人背景有比較高的准入門檻。在公司 年,一群smart boys探索了一個又一個垂直 ...

2018-12-10 10:22 1 1258 推薦指數:

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工程師的選擇

不知道多少人有這樣一種經歷: 明明從技術上看是不對的或者說是不可能的,但還是要按照一種不對的方向做下去。 至少我個人是有這種經歷的。 銷售的和企划的定好了規格和日期,把他們都作為不可更改的 ...

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

1. 特征工程之特征預處理 2. 特征工程之特征選擇 1. 前言 當數據預處理完成后,我們需要選擇有意義的特征輸入機器學習的算法和模型進行訓練。 2. 特征選擇的方法 通常來說,從兩個方面考慮來選擇特征: 特征是否發散:如果一個特征不發散,例如方差接近於0,也就是說樣本在這個特征 ...

Fri Nov 16 18:17:00 CST 2018 0 3106
特征工程之特征的處理及選擇

基礎概念 特征工程是通過對原始數據的處理和加工,將原始數據屬性通過處理轉換為數據特征的過程,屬性是數據本身具有的維度,特征是數據中所呈現出來的某一種重要的特性,通常是通過屬性的計算,組合或轉換得到的。比如主成分分析就是將大量的數據屬性轉換為少數幾個特征的過程。某種程度而言,好的數據以及特征往往是 ...

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

    特征工程是數據分析中最耗時間和精力的一部分工作,它不像算法和模型那樣是確定的步驟,更多是工程上的經驗和權衡。因此沒有統一的方法。這里只是對一些常用的方法做一個總結。本文關注於特征選擇部分。后面還有兩篇會關注於特征表達和特征預處理。 1. 特征的來源     在做數據分析的時候,特征 ...

Mon May 14 04:13:00 CST 2018 95 35529
關於聰明工作的一些思考

最近和一個朋友在討論職場的上的一些問題,為什么有些人升的非常快,有些人升的比較慢。有些人同事都非常認同,但是領導不認同,有些人領導認同,但是同事卻不認同。在和他聊過之后,有一些事情自己豁然開朗,比較后 ...

Fri Aug 31 15:40:00 CST 2012 24 5856
為什么晚睡晚起的人會更聰明

有人早起早睡,就像百靈鳥一樣勤勞;也有人晚起晚睡,就像貓頭鷹一樣詭異。心理學家很早就注意到了不同的人具有不同的晝夜節律,但是,他們的智力會因此而不同嗎? 驚天秘密:晚睡晚起的人更聰明? 貓頭鷹跟百靈鳥之間誰更聰明,對這一問題的初步思考需要追溯到1999年的秋天。澳洲悉尼大學心理學家羅伯茨(R. ...

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