对于模型训练来说，这个风险和收益的平衡点，就是拟合能力与泛化能力的平衡点。拟合能力代表模型在已知数据上表现得好坏，泛化能力代表模型在未知数据上表现得好坏。它们之间的平衡点，就是我们通过不断地训练和验证找到的模型参数的最优解，因此，这个最优解绘制出来的决策边界就具有最好的拟合和泛化能力。这是模型训练中“最优”的意思，也是模型训练的核心目标，我们一定要记住。”

数学统计学相关的基本概念，模型构建的整个流程，常见算法的原理和应用场景，模型验收的具体指标和方法，以及模型相关的技术名词”

机器学习就是让机器从过去已知的大量数据中进行学习，进而得到一个无限接近现实的规律，最后通过这个规律对未知数据进行预测”

AI 产品经理更多活跃在 B 端”

数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已”

AI 产品经理在产品上线之后，还需要持续观测数据的表现（模型效果）。因为 AI 模型效果表现会随着时间而缓慢衰减，你需要去监控模型表现，出现衰减后需要分析发生衰减的原因，判断是否需要模型进行迭代”

这种需要根据用户的特点或行为数据，对用户进行分组，让组内数据尽可能相似的的问题，就属于聚类问题，用一个词概括它的特点就是 “物以类聚”。常见的聚类算法有层次聚类、原型聚类（K-means）、密度聚类（DBSCAN）。”

“宁可错杀一千，绝不放过一个””