d**e
发帖数: 6098 | 1 ☆─────────────────────────────────────☆
zhenmajia (小破熊猫) 于 (Thu Jun 13 14:06:03 2013, 美东) 提到:
看了《别把CS神化了》
http://www.mitbbs.com/article_t/JobHunting/32450225.html
不吐不快。
我老就是文科转CS的，之前在那文科专业吭吭哧哧地学编程（Matlab）、学统计、学AI
，弄了一大堆东西，上课学得高深，AP教授push我累成狗，平时聚会一堆loser互相安
慰：谁谁谁去了伯克利当破似道，谁谁哪个教授虽然push但是出身名门，以后肯定有发
展之类。
幸好有兄弟们引路，不久就直接投奔CS，CS和EE的人说我“弃暗投明”。
当然，CS也不那么好学（这世界上除了富二代，哪个专业好学？），但是很简单明快，
只要坐住板凳、看书、认真编程，学不会恐怕很难吧？
CS的牛逼之处不在于“难”、“新”，而在于“实用”，就好比，厨子技术简单、思维
浅显，但是饿不死；搞哲学的民科们思维、深度比厨子强多了，但是饿得死。赚多少钱
、怎么赚不是根据能力考试... 阅读全帖 |
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s*********t
发帖数: 52 | 2 google的车里面没多少machine learning的东西，倒是robotics的一些问题比如
localization，mapping，sensor fusion，vision，planning会多一些，当然近些年的
这些算法也都用到了贝叶斯的东西，也可以讲和ML有相通的东西。google car更像是一
个很大很复杂的系统，最新的技术、算法应用不多。
BP |
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x*******3
发帖数: 396 | 3 贝叶斯统计不就是四则运算吗？很难吗？你可是数学专业的啊 |
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h********3
发帖数: 2075 | 4 对。在高维稀疏数据下，你统计的条件概率会P(f|C)很不准，因为就整个数据集里面没
几个数据出现过这个f属性。所以常规统计的p(f|C)分布是不准的。
当然，你也从贝叶斯的角度对naive Bayes classifier做regularization。比如你可以
给个prior对P(f|C)。如果你的训练数据很稀疏，出现的f很少，那么训练得到p(f|C)跟
prior差别就不大，实际效果等于抛弃了这个f属性。 |
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r*****d
发帖数: 346 | 5 【 以下文字转载自 Statistics 讨论区 】
发信人: rrented (rrented), 信区: Statistics
标 题: fresh graduate转行找工作历程
发信站: BBS 未名空间站 (Sun Mar 2 18:55:37 2014, 美东)
首先是感谢，版面、好帖子、赐教的ids, 尤其感谢好几个ids发信赐教，两个认真地
criticized我的简历，一个内推我拿到energy company的电面，一个我们面谈过（还保
持着联系）。都是淡如水之交。除了面谈过的那个都是江湖路上一面之缘。
＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
转眼间我也勉强能算一个转行的fresh graduate找工作的过来人了，希望我的经验对大
家有帮助。
我是math phd, 非牛校，2013年毕业的时候无实习无其他master degree. 转行是从
2011年开始的，当时无论文无实习无技能。摸索中矿工、码工、数据科学都遍历过，幸
运的是一直重视了统计跟CS。我真心认为象我这样底子差的有几点非常重要：1. 要有
耐心；2. 不要自闭；3. 最重要的还是要... 阅读全帖 |
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Q*******1
发帖数: 91 | 6 不知道版面发得对不对，就暂时放到job hunting 版吧。
先简要介绍一下我的情况，我本科是数学的，修了一些统计的课程多元统计，时间序列
分析，计量经济学。现在在美帝东北部一所理工类大学读data science master。 第一
个学期学了数据库和统计学习。这个学期打算选big data management（教hadoop
mapreduce），Data Mining。这两门课都是课量比较大的。
其实也不太清楚到底该不该学data mining，因为感觉好多东西都在统计学习那门课都
学过了。然后主要是最后一门课就比较纠结了。可选的有回归分析（其实不太想选本科
的计量经济学就学的就是回归分析），贝叶斯统计（这个据说在data science领域很有
用？），biovisulization（数据可视化的，但是坑爹的是应用于生物数据，听到bio有
点反感）。最后就是software system design（软件工程主要用java），因为这门课比
较popular，各种专业的人抢着来上这门课，所以我现在暂时是占着这个坑的。
最后这门课要求的coding比较多，根据同学们反映这门... 阅读全帖 |
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E*******F
发帖数: 2165 | 7 本科概率课上的例子大概都是一维的情况吧
如果是高维数据，贝叶斯统计可以变得很复杂
比如这样一个应用：
考试成绩和志愿共同决定录取结果（概率意义上的），
录取结果和身高决定毕业工资
身高和工资又共同决定老婆水平
这些都给你一些数据去算条件概率
下面求考试成绩为600分，身高160cm时，娶到凤姐的边缘概率是多大
再求已知娶到凤姐时，当初录取到北大生物系的概率
这个本科那种例子大概就搞不定了 |
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Q*******1
发帖数: 91 | 9 不知道版面发得对不对，就暂时放到job hunting 版吧。
先简要介绍一下我的情况，我本科是数学的，修了一些统计的课程多元统计，时间序列
分析，计量经济学。现在在美帝东北部一所理工类大学读data science master。 第一
个学期学了数据库和统计学习。这个学期打算选big data management（教hadoop
mapreduce），Data Mining。这两门课都是课量比较大的。
其实也不太清楚到底该不该学data mining，因为感觉好多东西都在统计学习那门课都
学过了。然后主要是最后一门课就比较纠结了。可选的有回归分析（其实不太想选本科
的计量经济学就学的就是回归分析），贝叶斯统计（这个据说在data science领域很有
用？），biovisulization（数据可视化的，但是坑爹的是应用于生物数据，听到bio有
点反感）。最后就是software system design（软件工程主要用java），因为这门课比
较popular，各种专业的人抢着来上这门课，所以我现在暂时是占着这个坑的。
最后这门课要求的coding比较多，根据同学们反映这门... 阅读全帖 |
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E*******F
发帖数: 2165 | 10 本科概率课上的例子大概都是一维的情况吧
如果是高维数据，贝叶斯统计可以变得很复杂
比如这样一个应用：
考试成绩和志愿共同决定录取结果（概率意义上的），
录取结果和身高决定毕业工资
身高和工资又共同决定老婆水平
这些都给你一些数据去算条件概率
下面求考试成绩为600分，身高160cm时，娶到凤姐的边缘概率是多大
再求已知娶到凤姐时，当初录取到北大生物系的概率
这个本科那种例子大概就搞不定了 |
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f******u
发帖数: 6 | 13 本人多年工作经验，拿了个苹果后台软件开发的Offer，老年的level，20几w的package
,15w的base.
我的面试没有太多可说的，苹果的组好像区别挺大，面试题很不常规(值得一提的是居
然大老板考了我贝叶斯理论,我好歹对上号了,但确实很突然,和job description相关度
不大,他们没说要招machine learning的)，其它多半考经验(很多open question,比如
你对分布式系统的了解)，还
有就是吓唬你工作强度大，我虽然从容应对了，但也吓了个半死却不敢问具体有多累。
湾区比本地消费要高，税也高，所以实际工资涨幅也不大，房子上当然还变差了。 知
道要去的组在转型，有很多需求要应付，工作内容会繁琐，没有太多机会研究前沿技术
， 但也可能为苹果服务转型打基础，奖金听说很好。
我的主要考虑是值不值得为几万失去生活，我知道苹果软件开发招的正式员工很少，有
很多印度的Vendor，要去的组也老印扎堆，不过在哪老印也是躲不开了。网上爆料的苹
果工作强度都很吓人，但可能多半是和顶级很近的manager被老板凌晨催活。有了解苹
果软件开发的人聊聊苹果的工作强度吗？
... 阅读全帖 |
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h****5
发帖数: 35 | 14 第二道题应该是基于贝叶斯公式吧，不存储data，只保留distribution，每新添一个观
测值就更新distribution. |
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c*****y
发帖数: 542 | 15 你的prior是抓到红球的概率的分布。
比如你可以说你有99.9%相信里面确实是各20个球，但是有0.1%的可能你被骗了，里面
全是红球。这个99.9%/0.1%就是你的piror
但是因为连摸二十次红球在20/20的情况下几率极小，所以你的posterior就会严重倾向
于全是红球这种可能。最后你用posterior算一下下一次的几率，就发现摸到红球的几
率变成了99.9%.
prior的设立是有随意性的。一般玩data的都相信这个世界是贝叶斯的。不然data有什
么用，哈哈。 |
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y**********a
发帖数: 824 | 16
贝叶斯学派是认为参数也是随机变量，满足某种分布，先验指的是发现数据前我们对这
种分布的估计。
而古典派认为参数是固定的，只是我们不知道罢了。 |
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l****y
发帖数: 58 | 18 招聘广告
简介：
总部设于深圳的大型证券公司量化投资交易部门因业务发展需要现面向社会招聘各类人
才。该部门具备国际先进的量化投资交易的经验及视野，力求创建国际一流的量化投资
交易团队。欢迎对于金融投资及交易感兴趣的资深技术精英及量化研究专家加入我们，
共同为中国金融领域的发展和创新作出贡献。部门将提供必要的知识培训，并提供极具
竞争力的薪酬结构。有兴趣者请发简历到q***************[email protected]
1）系统开发员（system developer）和量化开发人员（quantitative developer）
岗位职责：
1、开发交易系统底层构架，不断扩展和提升系统性能
2、开发交易系统核心交易程序和交易引擎
3、协助开发投资交易策略的研发环境
4、协助开发投资交易策略
5、研究理解国内外各类市场数据协议，编写行情接受和订单发送等功能系统
6、开发交易程序用户界面
任职资格：
1、对于程序开发充满热情的程序设计开发人才
2、具备丰富的系统程序开发经验，熟悉各类设计模式（design pattern）
3、具备极强的数据结构和计算机算法能力，精通多线程，实时系统，内存... 阅读全帖 |
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a*****g
发帖数: 19398 | 19 AlphaGo（阿法狗）研发团队中，陈御天（前排左三）来自中国围棋之乡——浙江天台。
浙江在线杭州3月14日讯近日，谷歌人工智能AlphaGo（阿法狗）与韩国棋手李世石
的围棋“人机大战”颇受关注。
从AlphaGo连胜三场到李世石扳回一局，目前在世界职业围棋排名网站GoRatings.
org上，AlphaGo已排名世界第四，仅次于中国柯洁、韩国朴永训以及日本井山裕太。
随着这一场博弈进入白热化，人们对AlphaGo背后团队的好奇度也与日俱增。浙江
在线记者得到消息，设计出阿法狗的幕后团队中，有一位浙江人——来自“围棋之乡”
天台的陈御天。他是当年的台州高考理科状元，中国围棋队总教练俞斌的老乡，人工智
能背后的大脑！！
陈御天陈御天
陈御天幼儿园与围棋结缘
天台围棋文化底蕴深厚
陈御天是天台城关后洋陈巷人。父母对这个独生儿子既疼爱又严格，幼儿园开始，
就要求每天做完作业才可以玩。
下午2点多，姨妈赵璐璐说起外甥陈御天，也是掩不住的自豪。
赵璐璐说，因为养成了良好的学习习惯，陈御天读书真能做到“两耳不闻窗外事，
一心只读圣贤书”。任何嘈杂，他都能“处乱不惊”。
从小到大，陈御天没上过什... 阅读全帖 |
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u***************r
发帖数: 11227 | 20 发信人： wyws(little.co), 信区： Overseas
标题： 留学生婚恋问题多受困扰
发信站： BBS未名空间站(Fri Sep 22 10:18:05 2017,GMT)
婚恋是人生最重要的组成部分，而留学成为个人婚恋问题中的一张“风险牌”已经成为
不争的事实。那么为什么婚恋问题困扰着广大留学生呢？
2012年，中国赴海外留学生人数近40万，在海外留学生总数为113.69万，达历史新高。
然而，除却最极端的个例不谈，因留学“拖”成大龄男女的优质留学生越来越多，火爆
的《非诚勿扰》海外场、频频回国相亲的优质剩男、为绿卡“赌上”婚姻的女留学生，
在人们疯狂渴望留学的同时，却很少冷静评估留学为婚恋带来的风险。
“我一直不太明白为什么那么多的优质留学生找不到对象，特别是男生!”国内热门婚
恋节目《非诚勿扰》节目组编导之一曹瑶瑶说起这个问题也很费解，《非诚勿扰》在过
去三年陆续推出了英国、美国、加拿大、法国、德国、韩国等海外专场，每到一处，当
地留学生报名参加活动都十分火爆，在海外找到合适婚恋对象到底有多难?“我接手的
留学生咨询个案100%都有海外恋爱的经历，但是他们最终都遭... 阅读全帖 |
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a*****g
发帖数: 19398 | 21 AlphaGo（阿法狗）研发团队中，陈御天（前排左三）来自中国围棋之乡——浙江天台。
浙江在线杭州3月14日讯近日，谷歌人工智能AlphaGo（阿法狗）与韩国棋手李世石
的围棋“人机大战”颇受关注。
从AlphaGo连胜三场到李世石扳回一局，目前在世界职业围棋排名网站GoRatings.
org上，AlphaGo已排名世界第四，仅次于中国柯洁、韩国朴永训以及日本井山裕太。
随着这一场博弈进入白热化，人们对AlphaGo背后团队的好奇度也与日俱增。浙江
在线记者得到消息，设计出阿法狗的幕后团队中，有一位浙江人——来自“围棋之乡”
天台的陈御天。他是当年的台州高考理科状元，中国围棋队总教练俞斌的老乡，人工智
能背后的大脑！！
陈御天陈御天
陈御天幼儿园与围棋结缘
天台围棋文化底蕴深厚
陈御天是天台城关后洋陈巷人。父母对这个独生儿子既疼爱又严格，幼儿园开始，
就要求每天做完作业才可以玩。
下午2点多，姨妈赵璐璐说起外甥陈御天，也是掩不住的自豪。
赵璐璐说，因为养成了良好的学习习惯，陈御天读书真能做到“两耳不闻窗外事，
一心只读圣贤书”。任何嘈杂，他都能“处乱不惊”。
从小到大，陈御天没上过什... 阅读全帖 |
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s******p
发帖数: 421 | 22 学过概率论，至少要知道贝叶斯公式吧。
你只给出P(海淀|录取)，不告诉我们P(海淀)，怎么知道P(录取|海淀)呢?
你想攻击国内教育资源不平均，是要用后者做证据，但是只给出了前者。
国内好多记者都犯这个错误，用P(A|B)代替P(B|A)，你怎么也搞这个？文科孩子？ |
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y******g
发帖数: 254 | 23 刘备没学过贝叶斯
你也没学过？文科生？
知道啥叫先验啥叫后验啥叫似然么？ |
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b********0
发帖数: 339 | 24 （4）有人推崇神经元法。我认为已过时。
（5）贝叶斯法。我不认为这一方法有主流意义。但我这一观点在其它网站曾遭到业内
人士的不满。个人有个人的高招，我也不敢坚持。
（6）互关联研究。在盈利意义上，这类研究结果不佳。在组合风险研究上却非常重
要。 |
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a***m
发帖数: 5037 | 25 扯淡 这不是统计学的局限，是他们不懂统计
统计研究到现在，还会又这种扯淡的局限吗
估计你也是压根不懂什么叫统计
你说说什么是贝叶斯原理 |
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j*********s
发帖数: 287 | 26 Markov chain也不过就是五行生化这套理论的数学表达呀；
在已知“木”代表大盘的情况下，如果木爻下跟的是金阴爻，火阴爻，水阳爻，就表示
一路向上；金阴爻，火阴爻，水阴爻，就代表倒v；
我认为卦象体现的是一种动态多维的全息信息；贝叶斯、马尔科夫链这些都弱爆了 |
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C*******r
发帖数: 10345 | 27 返40是什么意思？是指价格波动的顶会偶然碰到40（和上证去年8月触摸4000点一样，
其实只是大跌式中的一个反弹而已，对长期毫无意义），还是说价格波动应该在40附近
（比如说日线或者周线的BB包括40这个价格）？
以后预测要科学才行。统计里面只有点估计，没有标准差和置信区间（你要是贝叶斯学
派的，也有credible/predictive interval，或者预测的density estimation)的估计
，基本是没有用的。 |
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C*******r
发帖数: 10345 | 28 返40是什么意思？是指价格波动的顶会偶然碰到40（和上证去年8月触摸4000点一样，
其实只是大跌式中的一个反弹而已，对长期毫无意义），还是说价格波动应该在40附近
（比如说日线或者周线的BB包括40这个价格）？
以后预测要科学才行。统计里面只有点估计，没有标准差和置信区间（你要是贝叶斯学
派的，也有credible/predictive interval，或者预测的density estimation)的估计
，基本是没有用的。 |
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l********7
发帖数: 2974 | 29 我理解你对DNN的热情，呵呵。嗯，时间序列的预测都是这类temporal embedding的做
法，具体怎么构建高维矢量，五花八门。
虽然我没做过股票的数据，不知道具体做股价序列预测有多靠谱；但是，我的要点不是
反对DNN可以用来做black－box建模，而是想说，对于高维随机矢量的时间序列建模，
（严格来说）没任何客观证据，表明DNN就是远远超越其他建模技术的银枪银弹。DNN唯
一抓住了大家眼球的，是似乎模拟了人脑神经网络的一种“神奇”技术，而事实远不是
这样。本质上，一个训练好的DNN，就是一个（deterministic）的函数映射，所以更客
观的名称是“人工神经网络”（ANN，Artificial NN），或者更客观点，function
approximator；而如何训练出这样一个最优化的函数映射，来一般性地表达时间序列动
力演化的“所有”模式，就是这类序列学习问题的关键难点（generalization）。凭良
心说，把人脑神经网络简化到这样，能在多大意义上真正“模拟”了人脑的智能呢？也
许可以说，在某些问题上，ANN模仿了人脑的某一个非常狭窄的方面的智能。
如果你用AN... 阅读全帖 |
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发帖数: 1 | 30 文科生理科生怎么定义？本人这种Bachelor of Science, Master of Arts都有的算文
科还是理科？还是文理兼修，如古代内外兼修的高手？
这些数学都是小儿科吧？实变泛函托扑概率偏微分方程微分几何都是大学基础，然后学
点随机微分方程鞅论，免得看不懂花街骗人的模型。
统计怎么学？统计理论，时间序列，多元统计，蒙特卡罗方法，统计学习，线性与广义
线性模型，非参数方法，贝叶斯统计理论与计算，经济计量，等等等等等等等，尼玛没
有10年都学不玩。 |
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a***m
发帖数: 5037 | 32 应该用贝叶斯定理吧
A: 某日涨
B: 前两日跌
跌了两天，第三天大盘上涨的概率
P(A|B) = P(A)*P(B|A)/P(B) |
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F******k
发帖数: 7375 | 36 叔用excel算了一下，还真是96.7365% |
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发帖数: 1 | 37 (3/6)/( 2/6+3/6 )=3/5对吗 |
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a****g
发帖数: 480 | 38 (1/2)*(3/6)/( 2/6+3/6 ) |
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F******k
发帖数: 7375 | 40 猜你公式可能用的这个：
P{A|B} = P{B|A} * P{A} / P{B}
P{B|A} = 3/6
P{A} = 1/2
P{B} = (2/6+3/6)/2 (这个你似乎忘了除以2) |
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发帖数: 1 | 41 市面上流行许多分析，计算股票价值的办法。许多都有道理，但都无明显的优势。根据
单一迹象来判断股票的涨跌，从统计来看，结果并不稳定。没有一种迹象对另一种迹象
有压倒的优势。
贝叶斯定理告诉我们：从多个迹象的发生来计算股票的涨跌，要比从单一迹象来判断，
会有更大的胜算。问题是，如何将这些迹象综合起来分析？
研究过古人的易经之后，大受启发：八卦其实就是从八种迹象来综合做预测：其实这很
好理解，当你单单看到阴天，就判断要下雨，能准确吗？（冬天会下雪）。八卦就是离
散数学，由多个变量来预测未来的学问。
https://www.youtube.com/watch?v=dCsoSXPcCZk |
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g*********9
发帖数: 1285 | 42 支持孩子嫁白人的父母脑子有问题。这里平均离婚率50%, 贝叶斯公式用一下，宁可嫁
个华男。 |
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发帖数: 1 | 43 我要是有闺女，大学毕业了立马送回国，找到我俩都满意的女婿才能回来，cool
: 支持孩子嫁白人的父母脑子有问题。这里平均离婚率50%, 贝叶斯公式用
一下，
宁可嫁
: 个华男。
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s*******e
发帖数: 370 | 45 lz很不喜欢目前的工作，已经做了2年了。是在一个医生下面做research，title是
research associate，但其实工作内容和薪水跟postdoc都差不多。医生很忙，研究做
的一般，而且经常面临没有funding的问题。这不，最近又快没有钱了，老板就脾气差
，喜欢经常质问大家，你做了什么，想出什么好idea没有，有什么funding我们可以去
申请。这个时候，大家就要随时准备加班加点，战战兢兢过日子。
这个老板的research也是没有什么专长优势的那种，反正美名其曰，health service
research，就是看看什么热，就做什么。2个月内申请3个R01这样的事情也干过，当然
，一个也没有中。很多时候，我们都感觉做研究是老板的toy，他觉得有趣，就非要弄
过来玩。比如，他发现原来头发可以用来测量stress的水平，就让我们想想，我们可以
用这个来干嘛。我们也不知道啊。他以前也从来没有做过biomarker这方面的东西。或
者哪天他听到了某个比较新的方法，他就要用。比如目前流行的贝叶斯，隐变量，
structure equation modeling，ti... 阅读全帖 |
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c*****u
发帖数: 867 | 46 通过贝叶斯定理求解中心极限得到的预测模拟，并辅以高尔顿板模型构建重对数律，最
终得到可测子集样本空间上的σ-代数。 |
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s******g
发帖数: 78 | 47 "通过贝叶斯定理求解中心极限得到的预测模拟，并辅以高尔顿板模型构建重对数律，最
终得到可测子集样本空间上的σ-代数。"
这个牛！能分享一下code么？ |
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a*o
发帖数: 25262 | 48 婚恋是人生最重要的组成有些，而留学变成自个婚恋疑问中的一张“危险牌”现已变成
不争的现实。
依据本年9月30日发布的《中国留学开展陈述(2013)》，2012年，中国赴海外留学
生人数近40万，在海外留学生总数为113.69万，达前史新高。可是，除却最极点的个例
不谈，因留学“拖”成大龄男女的优质留学生越来越多，火爆的《非诚勿扰》海外场、
一再回国相亲的优质剩男、为绿卡“赌上”婚姻的女留学生，在我们张狂巴望留学的一
起，却很少镇定评价留学为婚恋带来的危险。
如一名海外留学生所言，留学让婚恋变成一场赌博，进退都难……
“吊桥”困局 以孤寂为起点的爱情多没成果
“我一向不太理解为何那么多的优质留学生找不到方针，格外是男生！”国内抢手
婚恋节目《非诚勿扰》节目组编导之一曹瑶瑶说起这个疑问也很隐晦，《非诚勿扰》在
曩昔三年连续推出了英国、美国、加拿大、法国、德国、韩国等海外专场，每到一处，
当地留学生报名参与活动都十分火爆，在海外找到适宜婚恋方针到底有多难？
“我接手的留学生征询个案100%都有海外爱情的阅历，可是他们结尾都遭受了难成
正果的结局，这是许多留学生爱情的共性，我觉得很大程度上是因... 阅读全帖 |
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