理解算法假设比记住算法步骤更有价值

每个ML算法都隐含了对数据结构的假设——线性回归假设线性关系，朴素贝叶斯假设特征独立，KNN假设局部同类聚集。当这些假设与数据匹配时算法表现出色，不匹配时表现崩溃。因此，"理解算法假设"比"记住API用法"重要十倍——前者让你选对工具，后者只会让你更快地用错工具。