有一些比较糙的想法, 没有成型, 随便记录下
大公司病和用户基因
主要内容来自新浪微博 @纯银V 的博文 腾讯抄你怎么办. 里面有挺多非常值得参考的观点, 吐槽大公司的各种弊端让人看的非常爽, 强烈推荐.
其中有一段在说 “用户基因”, 大意是在网易里想做一个摄影社区, 为了利用好网易庞大的已有用户量, 任意往里倒资源, 就会让用户群鱼龙混杂, 最后完全做不下去, 还不如一直走兴趣相投的精英版路线. 这样的例子比比皆是, 比如百度知道和知乎, 就是完全不一样的定位和用户群, 哪怕一开始都想定位于精品问答, 而知道绝对还是会发展成大众化问答且质量参次不齐. 其实这应该也是百度一直比较难做出什么精品产品而非大众产品的原因, 偏偏百度做大众产品成功运气的成分更大点 (比如知道和贴吧), 很多时候是想做精品产品而因为用户基因的关系而悲剧掉 (比如百科绝对没法像维基那样精品化, 只能是不那么严谨的大众科普加一些好玩搞笑). 从这个结论出发, 如果是在有很多用户基础的公司内做新产品, 路就两条, 一是做小众精品, 尽量不要用公司资源, 免得导入大量低质用户, 二是老老实实做平民产品, 利用已有用户资源且应对各种坑爹的奇葩. 是不是突然觉得有哪里不对? 如果走第一条路, 那为什么还在个大公司里做呢? 还不如直接出去创业, 反正做事都一样, 还免得大公司各种条条框框限制, 比如风车. 除非这个公司的已有用户也都是高质量用户, 如豆瓣的很多新产品.
回归模型和在线学习
一开始还是一个微博上的问题, 说幼儿园的题目大人不会解, 找了个样例是
967621 = 3
797321 = 1
378581 = 4
422151 = 0
535951 = 1
335771 = 0
565441 = ?
一般都是列方程求解, 但其实这也是个挺好的回归模型应用例子, 打算下次写机器学习手记的时候就写这个. 我人人上的好友写了一篇 幼儿园的题目和机器学习的关系, 我分享的链接后还跟别人讨论了下在线算法和离线算法的差异. 其中提到一些很有意思的观点, 就是 online 的更新算法会因为只在继续拟合新样本而不管原来样本的拟合, 会导致结果的抖动很大, 这是其在跟 batch 方法比较时的缺陷, 但换个角度看, 正因为 online 的方法没有受到历史数据的约束, 反倒可以更快的响应新数据的变化. 最后那个响应的问题, 也许可以在现在的工作中用起来, 最近就一直被新数据响应和数据短期内剧烈变化所困扰.
吴军博士在浪潮之巅后的又一部经典之作, 把以前谷歌黑板报上的系列文章重新整理加补完, 前几天在京东上买了这本, 正在看, 强烈推荐.
希望读完后能有一些笔记性的东西出来, 这里先记一下. 第三章 2.2 节讲到对低频样本出现的潜在观测误差的处理, 用平滑或做折算的方式降低抖动可能, 这个想法也非常赞, 在最近的工作中应该也可以用起来, 实际上之前做过的某事情已经就在用类似的方法, 只不过思想和折算方法不太一样罢了.