今天是連假最後一天
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Rule #16: Plan to launch and iterate
做好發布與迭代的計畫

不要預期現在發布的模型會是最後一個發布的模型，請考慮新增、調整、移除特徵或目標的難易程度，佈署與驗證的難易程度

Rule #17: Start with directly observed and reported features as opposed to learned features
優先使用直接觀測到的資料

這邊只是為了減少外部依賴，能的話盡量拿第一手的觀測資料來進行機器學習

Rule #18: Explore with features of content that generalize across contexts.
探索泛化的特徵

也就是無關上下文的特徵

Rule #19: Use very specific features when you can
使用具體特徵

Rule #20: Combine and modify existing features to create new features in human­-understandable ways.
用可理解的方式組合與修改已有特徵，來取得新特徵

可以用的方式像
離散化:一個特徵表示是否小於18歲，一個特徵表示是否為18-35歲
組合:把本來{{男,女},{過重,正常}}組合成{過重男,正常男,過重女,正常女}
要注意，過多的特徵列可能會導致過擬合

Rule #21: The number of feature weights you can learn in a linear model is roughly proportional to the amount of data you have
線性模型中可學習的特徵權重數量與資料量成正比

也就是說當只要少量樣本時，不要挑戰過於特徵太多複雜的模型

Rule #22: Clean up features you are no longer using
清除不必要的特徵

當發現特徵對結果並不產生影響，或根本沒有使用到的時候，盡量不要保留此結果

Rule #23: You are not a typical end user
你不是典型的用戶

所以要知道使用者體驗如何，還是要給真實用戶試試

Rule #24: Measure the delta between models.
測量模型間的差異

Rule #25: When choosing models, utilitarian performance trumps predictive power.
選擇模型時，實用性比預測能力重要

像是要放在移動端上執行，就不能使用運算量太大的模型

Rule #26: Look for patterns in the measured errors, and create new features.
發現錯誤的出現的模式，建立新的特徵

簡單來說，就是觀察那些被預測錯的樣本，看看裡面有沒有什麼共同的特徵，把這個特徵加入模型。

Rule #27: Try to quantify observed undesirable behavior
試著量化觀察到的異常行為

當不知道模型的異常是如何引起的，不如先靠人工進行標記