Rich Data

如果要我选择一个我从未特别喜欢的内容领域，那就是校对和内容编辑。别误会我的意思，我喜欢帮助团队成员改进他们的内容和工作，但在纠正了 500 次语法错误（例如“they're”、“their”和“there”）、重新组织句子以使其有意义以及确保内容符合客户的要求之后，我可以肯定地说，毫无疑问，我很高兴我们最近聘请了可爱的 Danielle，即我们的新内容编辑。我再也不用坐在那里挠头思考“作者到底想说什么？”，也不用在已经非常忙碌的时候还要去做紧急的校对任务。由于内容编辑和校对出于很多原因都很重要，所以我认为就这个主题写一篇博客会很棒。但首先，我想听听 Danielle 本人的一些明智建议……

“编辑是内容写作的关键。对于任何准备出版的作品，无论是在线还是印刷，编辑都会检查作者的作品是否有价值、是否引人入胜，以及整体信息是否清晰（更不用说语法是否正确！）。最终，一个好的编辑会与 丹麦电话号码表 作者合作，在风格和感觉方面提升他们的作品。”——丹尼尔·詹姆斯

让我们谈谈机器学习
在机器学习领域，我们有特征选择的概念。特征基本上是与数据集相关的某种值。如果某个值具有很好的相关性，那么我们可以自信地说，它是有助于成为良好预测器的值之一（但并非总是如此，可以消除极高的相关性以提高机器学习模型的准确性，但在另一篇文章中会详细介绍）



我有一个与房地产市场相关的庞大数据集，它只有 1500 行，但却有 81 列或特征。我使用成对网格创建小散点图来查看数据集中的相关性。

该图像仅用于说明目的，无法分辨哪个特征是哪个，但我试图展示更大的图景。

通常这会分批进行，以便您可以更清楚地看到。有一条清晰的线从左上角到右下角对角线。这些实例是完全相关的值，不幸的是它们是相同的特征，因此自然会完全相关。我会仔细检查并选择最佳特征来预​​测房价。

这就是如何简单地理解相关性，而不用用刀子切割众所周知的坚果。

我还写了一篇关于谷歌复活节彩蛋的超棒文章，还有一篇关于虚拟现实和增强现实的超酷文章。你一定要看看。