标签：knn 概率 维数 错误 原理 xxx 考试 独立 都差不多
1. 算法（数学）原理重要不重要？
不重要。因为不懂数学，你也可以把数据扔进Sas，选择一个名字看起来有逼格的算法，然后CPU煎个鸡蛋，结果就出来了。还能配上不明觉厉的图形化结果。更有逼格的，网上搜一下‘R/Python xxxx算法 代码‘，再吃个煎鸡蛋，结果也出来了。塞到TableAU搞一下，打完收工！ /摊手
不重要。因为不同算法，对同一套测试数据来说，结果都差不多。顶多这个算法好一点点，那个差一点点。结果很差说明算法完全不适用。
很重要。
不懂原理，就不会明白算法如何工作，每个参数代表的含义，如何去优化参数得出更好地结果。
不懂原理，就不会知道：朴素贝叶斯在小规模算法中效果更好。如果测试数据不是条件独立，它杯具了。决策树对数据表现形式要求不高，尤其是随机森林，貌似是万能算法。然而如果决策树在测试数据上得分很高，它很有可能杯具了。线性回归，最小二乘法容易实现，速度飞快。然而，如果数据不是线性关系，它杯具了。如果超出测试研究范围，结果更杯具。Logistic回归，包括岭回归，LASSO回归，Elastic Net。后三者更适合高维数据。LR很快，但是只能处理2分类问题，而且精度不高。因为LR的输出结果是概率，当概率接近于阈值时，其分类并不严肃。KNN分类简单成熟，然而它计算量很大，需要大量的内存，它无法处理样本不平衡问题。K均值聚类原理简单，但是参数敏感，需要不断调试。
不懂统计原理，就不会知道F检验是什么，什么是T检验，它们怎么使用。如何判断变量独立还是线性相关。为什么要用方差、均值、中位数、百分位数来描述一组数据的特性。为什么数据的分布对算法这么重要。为什么出来正确率还要有错误率，召回率等其他指标？
结果得分很高，有时候并不代表算法参数很好，而是过拟合发生了。分层抽样，交叉测试，改变算法是可以尝试的方法。
关于算法的好多内容，我也记不清了。需要的时候找一找资料，就能看懂。
2. 在数据清洗中作弊？
为什么说作弊？
这是我发现在工作中的一个疏忽后的总结。当时在补充某个变量的缺失值时，使用了线性回归去拟合。经F、TR检验后效果还不错。一时得意忘形把训练和测试数据的缺失值都打了补丁。结果后来发现这个变量在测试中表现异常优异，在交叉测试中也一样，因为这相当于考试前老师提前划了重点，圈了例题。然而实际应用中它的表现却让人不忍直视。避免这种情形，需要将在测试数据中发现的规律应用到测试数据，而不是把训练、测试数据放在一锅里炖出个未来。
3. 数据质量是重中之重！
所有基于虚假的、错误的数据的分析都是耍流氓
4. 厚脸皮向人请教，尤其是业务知识
数据分析不能闭门造车，要贴近一线用户。只有他们才懂真实业务，更清楚数据分析的目标，或者说目标的意义。
以上内容纯属本人的絮叨，如有错误欢迎不吝指正
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