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机器学习中的特征——特征选择的方法以及注意点

关于机器学习中的特征我有话要说     在这次校园招聘的过程中,我学到了很多的东西,也纠正了我之前的算法至上的思想,尤其是面试百度的过程中,让我渐渐意识到机器学习不是唯有算法,机器学习是一个过程,这样的过程包括数据处理+模型训练,而数据处理又包括了特征提取,特征表示。模型训练中有训练的策略,训练的模型,算法相关等等的一套流程,一个好的预测模型与特征提取,特征表示的方法息息相关,而算法这是作用于特征数据集上的一种策略。     以上是我个人的一些观点,如有不同见解的人,也希望你们留言,大家一起探讨,一起进步。

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真的!人工智能可以预测死亡时间

使用人工智能来预测患者死亡的时间听起来像反乌托邦科幻电视剧“黑镜”中的一幕。但是斯坦福大学的研究人员认为,AI 的这个用途,可以给医生和病人及早地开始必要的临终交谈提供一个良好的机会。 许多医生经常就关于他们的病人何时会死亡提供过于乐观的估计,延迟了进行临终选择的交流。这种可以理解的人类倾向可能导致病人在医院里接受多余的、昂贵的且强烈的治疗,而不是在相对舒适的环境中更加平和地结束生命。斯坦福大学研究小组正在测试的另一种方法是使用人工智能来帮助医生筛选新入院的患者,这些患者可以从谈论姑息关怀的选择中受益。

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