ML 算法 vs LeetCode 算法
LeetCode 算法的特征
目标：找到一个”正确答案” 输入：确定的，干净的 输出：确定的，可验证的 评价：对 or 错，O(n log n) or O(n²) 调试：出错了能精确找到哪一步错了
ML 算法的特征
目标：在”足够好”和”足够快”之间找平衡 输入：有噪声的，不完整的，有歧义的 输出：概率分布，或近似结果 评价：Recall@K，NDCG，F1… 没有对错只有高低 调试：出了问题很难定位，可能是数据、可能是参数、可能是架构
LeetCode 算法的特征
目标：找到一个”正确答案” 输入：确定的，干净的 输出：确定的，可验证的 评价：对 or 错，O(n log n) or O(n²) 调试：出错了能精确找到哪一步错了
ML 算法的特征
目标：在”足够好”和”足够快”之间找平衡 输入：有噪声的，不完整的，有歧义的 输出：概率分布，或近似结果 评价：Recall@K，NDCG，F1… 没有对错只有高低 调试：出了问题很难定位，可能是数据、可能是参数、可能是架构