模型驱动 vs 数据驱动

最近阅读了这篇文章，深有感慨：

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成不了AI高手？因为你根本不懂数据！听听这位老教授多年心血练就的最实用统计学

注：吴喜之教授是我国著名的统计学家，退休前在中国人民大学统计学院任统计学教授。吴教授上世纪六十年代就读于北京大学数学力学系，八十年代出国深造，在美国北卡罗来纳大学获得统计学博士学位，是改革开放之后第一批留美并获得统计学博士学位的中国学者。多年来吴教授在国内外数十所高校讲授统计学课程，在国内统计学界享有盛誉。其知名的学生有李舰和刘思喆。

李舰，从2003年开始，一直把R当作随身武器奋战在统计学和数据分析的第一线，是Rweibo、Rwordseg、tmcn等高质量R包的作者，在业界积累了大量的经验，目前供职于Mango Solutions（中国），任数据总监。

刘思喆，2012至2016年就职于京东商城，推荐系统平台部高级经理，主要负责和推荐系统离线、在线相关的用户行为、商品特征的建模，以及数据监控平台。因工作业绩，在《京东技术解密》一书中获“数据达人”称号。

目前的大多数机器学习任务，通常假设训练数据与测试数据共享一个特征空间。然而在实际场景中，训练好的模型通常需要与一个开放环境进行交互，测试集中就会出现新的特征。例如推荐系统中利用用户的年龄、职业等特征训练好了一个推荐模型，后来公司新发布了某个应用，收集到了新的用户数据，这就需要用新的用户特征进行决策。这就是所谓的特征外推。

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神经网络如何特征外推？上海交大NeurIPS21—面向开放环境特征外推的图学习解决方案

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理解特征工程

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手把手带你入门和实践特征工程的万字笔记

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样本组织篇

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Null Importances

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使用神经网络的自动化特征工程

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Kaggle所有图像特征汇总

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特征工程方法总结

低维空间中习以为常的事情，可能在高维空间中被颠覆。

当维度升高时，内接球的体积占比越来越小。

当维度升高时，绝大部分体积集中在球壳上。

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机器学习中的维度灾难

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什么是维度灾难？