原文：
www.kdnuggets.com/2015/09/top-machine-learning-writers-quora.html
作者 Matthew Mayo。
此列表基于 Quora 机器学习作家排名。
1. Yoshua Bengio，机器学习研究员，蒙特利尔大学教授。68379 次浏览
选定的回答： Yoshua Bengio 更喜欢使用限制玻尔兹曼机还是（去噪）自编码器作为深度网络的构建模块？为什么？
科学研究不是关于“偏爱”某个算法。关键在于理解。我对理解 Boltzmann 机和各种自编码器感兴趣。无监督学习的世界广阔无垠。没有明确的赢家，但有很多有趣的问题。至于无监督预训练，去噪自编码器比 RBMs 更容易训练和使用，但结果差不多，所以如果需要选择，我会选择前者。
2. Yisong Yue，机器学习研究员。61209 次浏览
选定的回答： 学术计算机科学研究真的有价值吗？
也许你应该回顾一下深度学习的学术论文？很长时间以来，很多人认为这些论文并不那么有价值。而现在，深度学习和大规模机器学习正在迅速成为一个亿万美金的产业。确实是学术研究为深度学习在工业界的真正繁荣奠定了基础。
3. Gary Simon，统计学教授（退休），纽约大学斯特恩商学院。50098 次浏览
选定的回答： 如果一个事件发生的概率是 10%，为什么在 10 次尝试中不一定会发生？
假设这些尝试是独立的，并且事件的概率不变。
一个类似的问题是：如果一枚硬币有 50%的概率正面朝上，为什么在两次尝试中不一定会发生？
这很容易看穿！
4. Xavier Amatriain，Quora 工程副总裁。39980 次浏览
选定的回答： 我如何学习机器学习？
我主要想表达的是，机器学习既涉及广度也涉及深度。你需要了解最重要算法的基础知识（请参见我对《十大数据挖掘或机器学习算法》问题的回答）。另一方面，你也需要理解算法的低级复杂细节及其实现细节。我认为我描述的方法涵盖了这两个方面，并且我见过它的有效性。
5. William Chen，Quora 数据科学家。30659 次浏览
精选回答: 有什么好的资源可以练习 SQL 以备数据科学面试？
我会通过完成所有的练习来审查 SQLZoo。他们有一个极其便利的界面，你可以直接在他们的网站上编写 SQL 查询，从而在提供的表上运行任意的 SQL 查询。他们还会为你提供答案（在哪里可以找到 SQLZoo 练习的答案？）。
如果有一个特别的概念你应该非常熟悉，那就是复习你的 JOINS——因为这通常被问到，而且容易搞错。
6. Jeff Hammerbacher，好奇者。29996 次浏览
精选回答: 十大数据挖掘或机器学习算法是什么？
这个问题的一个潜在答案来自于 Analytics 1305 [2] 文档：
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核密度估计和非参数贝叶斯分类器
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K 均值
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核主成分分析
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线性回归
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邻近（最近，最远，范围，k，分类）
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非负矩阵分解
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支持向量机
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降维
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快速奇异值分解
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决策树
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自助支持向量机
7. Boxun Zhang，Spotify 数据科学家；计算机科学博士。26049 次浏览
精选回答: 成为科技公司（谷歌、微软、脸书等）数据科学家，我需要了解机器学习算法到什么程度？
正如 John L. Miller 和 John Eysman 在他们的回答中指出的，数据科学家从零开始实现机器学习算法的情况非常少见。
然而，我想强调的是实际了解机器学习算法的工作原理，特别是这些算法的局限性。例如：
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特征工程在随机森林中是否相关？
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实现随机森林的最佳树算法是什么？为什么？
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梯度下降的直观解释是什么？
8. Charles H Martin，计算咨询；我们预测事物。25340 次浏览
选定答案： 机器学习工作是否需要博士学位？
可能不是。我认为十年前这是真的。机器学习非常新，那时我们中的一些人试图在公司中开创其应用。如今，我遇到了很多对基础知识有扎实理解并能做出高质量工作的年轻人。
话虽如此，与高级计算机科学类似，如果你想做真正创新的算法工作——例如创造下一个 PageRank 算法——那么博士学位将使你接触到整个领域，你将有时间和自由去发明可能具有革命性的全新事物。
9. 马修·赖，帝国学院计算机硕士生。电气工程师。飞行员。20505 次查看
选定答案： 机器学习的“Hello, World！”程序是什么？
在正方形 (-1, -1)-(-1,1)-(1,-1)-(1,1) 中随机生成一堆点。
将这些点分类，看它们是否在以原点为中心的单位圆内。
它将捕捉到非常严重的错误（相反的梯度方向等），且不需要访问任何数据集。
10. 肖恩·欧文。20318 次查看
选定答案： 数据科学家是去大公司还是初创公司工作更好？
我担心数据质量在各处都是问题，而数据工程是大部分工作。我更喜欢自己做各种事情，但听起来你想更专注于建模。大公司可能会更合适。不过，我建议你先与当前公司谈谈，看看是否可以将你的职责调整到你想要的方向。
简介：马修·梅奥 是一名计算机科学研究生，目前正在进行将机器学习算法并行化的论文研究。他也是数据挖掘的学生、数据爱好者以及一名有志于成为机器学习科学家的未来之星。
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