你实践中学到的最重要的机器学习经验是什么？
我这里先抛砖引玉，翻译下quora上的高票回答，同时加了点自己的理解，原文在这里：https://www.quora.com/What-are-the-most-important-practical-machine-learning-lessons-that-you-have-learned-in-your-career 1. 首先要多花时间定义好要解决的问题，至于解决问题的方法可以先放一放。 不要过早的给问题选择解决方案（例如看到一个问题，就说应该用多任务学习的方法解决）。用凑合的技术去解决一个正确的问题要好于用一个高大上的技术去解决一个错误的问题。不要只给你的客户展示机器学习的好处，而不告诉他们你的训练测试误差是多少。 2. 要做数据清洗，保证你的训练数据是干净和高质量的。否则不管你的技术多高大上，也只是在训练垃圾。 3. 不要只看训练和测试误差，要看一看模型的系数，做一些模型检查。 例如看一看模型在一些数据上的表现，要重点关注那些结果不好的。看待机器学习的问题，应该同时用统计和优化的视角。 4. 不要只关注训练结果，也要想想模型花费的代价。花巨大代价取得一点点提升可不划算。 5. 多了解一些领域知识有助于提高通用部分的理解。例如一个模型有很多评价指标，如果你能了解他们的不同，那么就能选择合适的指标，专注于正确的方面。 6. 做实验前，要做好规划。想清楚哪些适合在线跑，哪些适合离线跑。都在线跑太费时间，但是有些问题还是需要在线实验的，例如广告模型。