開發十年，就只剩下這套架構體系了！ >>>
經歷了一段時間的機器學習工程實踐後，我發現，最難被工程化的地方就是測度，而測度可以是不精準的，也可以是動態的。想要對測度進行標準化，目前來看是一件很困難的任務。
伴隨著對機器學習領域的深入，我對機器學習自動化的信心也越來越強，但在整個知識體系的拼圖上，始終有一塊讓我無法突破:
1.資料的獲取可以使用爬蟲技術自動化；
2.資料的處理可以使用特徵工程自動化；
3.模型的選擇可以使用貝葉斯自動化；
4.模型的引數調整可以使用引數窮舉自動化；
可是模型關鍵指標的選取又該如何自動化呢？這裡的關鍵指標就是指auc，ks，mse等衡量指標。
我一邊欽佩發明這些指標的大神，一邊又陷入了苦惱的沉思:
難道，正如某位朋友說的，不要試圖把所有的東西都放到盒子裡？
那如果我們無法將已知的經驗自動化，我們孜孜不倦的發展科技和理論又有什麼意義？
我想，一定還是有辦法的。
於是我不斷的去觀察這些指標，所有的資料和指標的定義都指向了一種方**，那就是數學領域裡乙個叫測度論的東東。
我也一直堅信數學是人類認識宇宙本質的抽象。只要能用數學描述的事物，就一定能自動化，只是時間問題。
可是在測度論的領域搜刮了一番後，我又失望了。
現代測度論，大多只是介紹已有測度的成果，例如各種已發現的定義，各種已知的關係。並沒有組織一套有效的方**去概括和總結乙個測度的發明過程。
難道人類的進步永遠只能靠乙個個天才的靈光一現？這樣的發展是多麼不靠譜？對於習慣了工程思維的我，這樣的結果確實不能讓我滿意。
從網上搜刮了一番，倒是找到一些：
《定性指標的設計、測度與分析》
《**統計設計的指標體系和原則》
大致內容也是通過統計學的手段去量化定性資料
綜上，測度不應該建立在太多主觀因素的基礎上，希望能盡快找到成熟的理論體系，去指導我們進一步的工程化！?
坐等大神來懟！希望我的思維是錯誤的
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