BAT大牛教你：怎样透彻的掌握一门机器学习算法( 四 )_机器学习算法都是一个个复杂的体系

花时间仔细挑选你问题中的组成元素以便为你的问题给出最佳解答。

4. 进行试验并且报告你的结论

完成你的实验，如果算法是随机的，你需要多次重复实验操作并且记录一个平均数和标准偏差；如果你试图寻找在不同实验(比如带有不同的参数)之间结果的差异，你可能想要使用一种统计工具来标明差异是否统计上显著的(就像学生的t检验) ，一些工具像R和scikit-learn/SciPy完成这些类型的实验，但是你需要把它们组合在一起，并且为实验写脚本。其他工具像Weka带有图形用户界面，你所使用的工具不要影响问题和你实验设计的严密，总结你的实验结论。你可能想使用图表。单独呈现结果是不够的，他们只是数字。你必须将数字和问题联系起来，并且通过你的实验设计提取出它们的意义

对实验问题来说，实验结果又暗示着什么呢?

保持怀疑的态度。你的结论上有留什么样的漏洞和局限呢。不要逃避这一部分。知道局限性和知道实验结果一样重要。

5. 重复