《機器學習法則》繁中版

簡介與免責聲明

這系列文章原文為 Martin Zinkevich (Research Scientist @ Google) 所著之 "Rules of Machine Learning"

看了一部分之後覺得深得我心（尤其「你會面對的絕大多數問題是工程問題」這一點）

作為一個參與過部分機器學習開發的工程師，很希望在任何一個產品被開發之前，就能讓團隊成員知道這些有用的「老生常談」，從而避免很多系統上的冤枉路。

於是想要深入細讀、做些筆記，將它推廣到繁體中文界。因此我試著儘量在維持原意的情況下翻譯、排版，並將一些原文較為精簡的敘述，補上（以個人經驗推斷的）詳細說明。

個人所知所學有限，若有好心人發現錯誤或艱澀難懂之處，還請多不吝指教

另外也感謝有國外的好心人整理成純文字版的 Google's 43 Rules of Machine Learning 讓翻譯比較容易

但不盡人意，原因除了用詞文化差異之外，過度地翻譯成中文也失去了部分原文的意思

以至於出現一些「每個詞都懂，但是拼湊起來的句子就看不懂」的情況。

比如：

「关乎启动和重复」原文是 "launching and iterating (a product)"
「设置你的第一个流水线」原文是 "deploy your first pipeline"
「能通过试验把用户分组并整合数据的试验框架非常重要」原文為 "can group users into buckets and aggregate statistics by experiment, is important."
訓練-應用偏差（training-serving skew）甚至沒有翻譯到。
「系统的学习部分都被包含在内」原文是 “the learning parts of the system are encapsulated”

不過仍然很感謝有這樣的中文資源（相比之下台灣卻很少...）

Name		Name	Last commit message	Last commit date
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LICENSE.md		LICENSE.md
.gitignore		.gitignore
README.md		README.md
SUMMARY.md		SUMMARY.md
acknowledgements.md		acknowledgements.md
before-machine-learning.md		before-machine-learning.md
ml-phase1-monitoring.md		ml-phase1-monitoring.md
ml-phase1-your-first-objective.md		ml-phase1-your-first-objective.md
ml-phase1-your-first-pipeline.md		ml-phase1-your-first-pipeline.md
ml-phase2-feature-engineering.md		ml-phase2-feature-engineering.md
ml-phase2-human-analysis-of-the-system.md		ml-phase2-human-analysis-of-the-system.md
ml-phase2-training-serving-skew.md		ml-phase2-training-serving-skew.md
ml-phase3-slowed-growth-optimization-refinement-and-complex-models.md		ml-phase3-slowed-growth-optimization-refinement-and-complex-models.md
overview.md		overview.md
related-work.md		related-work.md
terminology.md		terminology.md