2018-12-19

了解一件事是如何运行的，明晰事物发展的客观规律，知道从最简单的原理学着手逐层推进，比从一个已经很复杂的状态入手，一下子纠缠在各种不得要领的细节中要高效得多。

大多数人最常用的思维模型是 KV Pair，有些人似乎终身只有这一种思维模型。

对于原因和结果的关系，多数人根本没想过去探究其转换模型，而直接默认是线性关系。

线性回归模型：选定一些特征，针对每个特征独立打分，最终加权求和（例如大学排名之类）。

问题待以后会回答:如何验证打分

我分享出来只是想说明：学习机器学习原理和公式推导，并非只是做一些无聊的数字变换。很可能由此为我们打开一扇窗，让我们从新的角度看待世界，并为日常的思考过程提供更加可量化的方法。