背景是你是一家公司的负责人，随意开脑洞，哪怕拿着数据要挟人都可以啦~

问题是0、1分类有分类器A，分类器A（也是用于同一分类，暂且认为这个分类器是有效的，好于随机但也不够理想）判断为1以后，才可以知道样本的真实标签，换句话说，样本有两个标签，真实标签和是否通过分类器A。如果没有通过分类器A，那么也没有真实标签。问：现在需要训练分类器B取代分类器A，但可以用的有真实标签的样本是已经通过了分类器A的。现在分类器A已经没有了，而且不可知。如果只用知道样本的真实标签的数据进行训练比如会出现偏差（因为分类器A已经过滤了一部分）。怎么处理这个问题？或者说怎么将原本没有通过A的样本的标签表示出来？

本人湖南二本数学（信息与计算科学）应届毕业生，考研对外经济贸易大学—数据挖掘与电子商务，分数估计略低复试分数线，调剂的话只能走二本经济类专业。但想成为一名数据挖掘工程师，二战，调剂，工作不知如何抉择，该怎样成长为数据挖掘工程师。

数据挖掘

目前在香港念研究生，一共一年，现在是下学期了，看到有开这门课，这边一门课都是一周才上一次，一共也就十几周，总共这学期这门课的上课时间也就二十几个小时。这门课的大纲是这样的：数据存储和数据挖掘就是XML数据库，模式翻译，模式集成，星型模式，数据立方，数据转换和集成，OLAP，关联规则挖掘，网络挖掘，决策树，聚类，神经网络，遗传算法。一共三个project，一个期中考试，期末考试。相对来说还是很占精力和时间的。各位觉得这么短的时间内，学这门课有必要吗？如果没有必要，我就选另外一个简单的课，留点时间找工作了，毕竟马上就要毕业了。

注意，是时间序列的预测问题（特别是只预测一个y值）。实际问题场景如下描述：首先是时间轴，共5个月，每天中的每个时间段（24个）的y值，然后预测第六个月（或只是第六个月第一周）的每天的24个时间段的y值。这里的y值是类似于某一公园的总客流量这样的变量。因此y值受当天天气、节假日等因素的影响。关于预测方法，我查过之后，得知主要有三类方法：1，线性回归之类的，这类方法我比较熟悉，可以将上述（天气、节假日）的因素提取特征加进去；2，ARIMA类的经典时间序列方法；3，RNN和LSTM等机器学习方法。只是我对2和3了解很少，不知道如何将上述（天气、节假日）的因素提取特征加进去？所以，1：目前这类问题最好的方法是哪一类？2：如果使用LSTM或Ｒ […]

求助万能的知乎~前段时间拿到了那边的offer，但是对这个职位一直处于不了解的状态。个人比较喜欢做数据挖掘方面的事情，家也在南方，所以投递了这个职位。有以下一些疑虑，想向知情人士询问：(1) 游戏里的数据挖掘目前似乎还没有发展起来，这方面的资料也较少。是不是从侧面上说明，游戏里的数据挖掘是否相对冷门且起的作用并不大（相较于游戏角色设计、场景设计及相关美工等）？这会不会对今后的职业发展有所限制？(2) 这个职位的主要工作是什么？听说主要是数据的清洗、统计和存储相关，那么是否能用到常用的机器学习方面的模型和算法？有什么应用场景？希望能得到相关人士的回答，非常感谢。