怎样做一个完整的项目实验
理论
数据
工具方法

其中工具方法学会了是最快的 像我晚上复用之前的文本分类流程 半个小时完成实验 得到分类准确率0.75左右 SVM 没有特征构建的环节 不过我觉得这个环节是排列组合
小样本的情况下传统机器学习和特征工程效果够好了

数据的质量的很重要的 通常不开放 自己做做不好 在字节做了几天知道做一批好的数据是非常昂贵的

理论 可解释性 站在用户受众的角度 又要有理有据 符合语感 要从各个领域找依据 还要考虑受众接受的形式 来优化工具方法的使用

三辆马车通常不是并驾齐驱的 而是这边一匹突然加速 那边一匹突然加速

一个人想要完成所有环节很难 每个环节都有损耗 复用代码 或者请同学帮助完成部分代码 处理部分数据 数据共享 做不同的课题 有助于凝聚智慧 产生比较好的结果

最后 不要在意成败 一切尝试皆有收获