机器学习之人生密码

2017 年 12 月 23 日 产品经理读书会 小乐帝

这两周通过接客户项目,完整走了一遍从客户接入到建模最终模型上线的全过程,对业务流程和机器学习有了全方位的理解,得以回头审视之前的业务判断。

重要的时序特征

其中之一便是时序特征重要性高,用户静态属性特征则不那么重要。经过回查AUC分别是0.74和0.7两个场景的模型特征重要性时,TOP 10特征重要性大多是时序特征,用户静态特征很少出现。因此在客户接入中,可以只关注用户行为收集,而不必传递用户静态特征。

由机器学习核心逻辑不难理解以上结论,机器学习就是通过过去数据预测未来的方法,自然跟时序联系紧密的时序特征会起到重要作用。映射到现实世界中,当下路如何走,直接影响到未来在何方。

成就的要素

小乐帝是一个比较容易焦虑的人,过往顺利的履历使得对自身抱有过高的预期,而实际中又不能一步登天。预期与现实不符,外在生存压力又随着房价暴涨和行业快速变化增加。但也深知急于求成会一事无成。

最近查阅了小乐帝08年高考那年是河北高考人数最高峰的年份,按现在的心态,考到天文量级的57.48w考生数应该也是充满焦虑的,毕竟是史无前例的竞争压力态势。很明显,当初并没有日夜焦虑而影响高考。回头来看,也并非当初内心更强大。

原因可以归结为三点:其一,目标单一可度量,只需要在年级和班级中取得一定位置,就能在高考中取得一定成绩;其二,大量面向目标的训练,从早到晚,从工作日到周末不断的练习和检验;其三,无知者无畏,封闭式教学,接受外部信息有限,并不会感受到大军压境的压力。

如今在职场,明确的目标,面向目标的训练和摒弃噪声,并没有做好,甚至没有明确的目标,也就造成了信号与噪声无明确区分,原地踏步自然陷入焦虑。

卖淫还贷or年薪百万

小乐帝将《苏州某女会计因房贷压力大卖淫》这则新闻报道发送给了不同的群和朋友,不同人有不同的视角。典型的朋友会看到房价高,表示社会不公,逼良为娼的现象。也有朋友表达了这个女人蠢,因为蠢挣不到钱和走歪门邪道。

感性上讲,前者更具人文关怀,后者则冷酷无情。但讲道理,其实前者更多是对人吃人社会的控诉和受害者宿命论心理外露。后者也认清了社会现实,只是哀其不幸,怒其不争,更具主观能动性不认命的态度。

后者在现实生活中也确实对自己高标准严要求,早列计划,晚对当日问题反思,优化解决方案,出身农村,在30出头就做到了某国企财务总监的位置。因为其一直具有强者思维,有野心又走心。在这个阶层固化的年代,才有望突破阶层引力,实现阶层的突破。

认为自己是强者,同时去践行,这就是卖淫还贷和年薪百万的区别吧。

没有捷径和退路

最近数据科学家复盘某个做了半年的项目,全程听下来,发觉即便小乐帝认为业务负责人和数据科学家能力很强,在这个项目中该踩的坑还是会去踩,该走的弯路一个都没能绕过去。但在这个过程中,业务负责人和数据科学家都得到了快速的成长,无论是吹牛皮的技术还是业务能力都有了大幅精进。

即便毕业于北大和北航的硕士都要这样走路,谁又能在成功前不掉一层皮呢。

某朋友表达前男友由屌丝三年逆袭达到年薪120w时,就表达其前男友连续三年日夜学习,有明确的目标和拒掉高薪offer,终于化茧成蝶。这个过程的艰辛和寂寞常伴左右又有谁能理解,即便最紧密的女朋友也一直搞不明白其目标、努力和选择,因此最终还是分手了。

选择了某条路之后,很多时候是没有退路的,也没有好和一般好,只有最好才能继续走下去。毕竟好的机器学习结果,都是源源不断数据输入,模型训练和优化。人也一样。

号外

最近在读北邮校友出版的《机器学习实践应用》这本书,算是这半年读过最适合小白入门的机器学习书,叙述逻辑和套路很符合小白认知,产品经理写书很是注重用户体验,强烈推荐。


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“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

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