g******t 发帖数: 11249 | 1 机器学习到我们这个领域没啥用
。。。。
怪不得同行都没接触过 |
a*******1 发帖数: 1 | |
a******9 发帖数: 20431 | 3 四则运算
【在 a*******1 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 什么方向?
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d**s 发帖数: 4741 | 4 machine learning 的数学是比较肤浅的 |
g******t 发帖数: 11249 | 5 经典的统计
【在 a*******1 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 什么方向?
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K*****2 发帖数: 9308 | 6 统计用不上ml的,除非是天然缺大数据集, 我还真没见过
就连临床统计的都可以用ml
【在 g******t 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 经典的统计
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g******t 发帖数: 11249 | 7 我们是低维数据.....
【在 K*****2 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 统计用不上ml的,除非是天然缺大数据集, 我还真没见过 : 就连临床统计的都可以用ml
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K*****2 发帖数: 9308 | 8 低维如果是大数据,依然可以用ml,大数据不需要是高维
搞econ的人,经常不超过十个变量,也自称做大数据的
【在 g******t 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 我们是低维数据.....
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g******t 发帖数: 11249 | 9 远不到10个 一个巴掌就够了
俺们好像跟sequential analysis更亲一点
【在 K*****2 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 低维如果是大数据,依然可以用ml,大数据不需要是高维 : 搞econ的人,经常不超过十个变量,也自称做大数据的
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K*****2 发帖数: 9308 | 10 如果是sequential analysis, 就搞bandit吧
【在 g******t 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 远不到10个 一个巴掌就够了 : 俺们好像跟sequential analysis更亲一点
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d***u 发帖数: 943 | 11
数学很肤浅,学问可不肤浅。为什么这么简单的单元多到一定程度就会有意想不到的结
果?学问很大很深。不过大部分的人应该集中在工程实现上,多作出些应用。
数学大多数情况都是马后炮。
【在 d**s 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : machine learning 的数学是比较肤浅的
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n********t 发帖数: 21 | |
d*******t 发帖数: 31 | 13 对,理论分析其实很复杂,也需要一定创造力。比如最常用的Cross-Validation都没有
搞清楚。
【在 d***u 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : : 数学很肤浅,学问可不肤浅。为什么这么简单的单元多到一定程度就会有意想不到的结 : 果?学问很大很深。不过大部分的人应该集中在工程实现上,多作出些应用。 : 数学大多数情况都是马后炮。
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m*****n 发帖数: 3575 | 14 离散统计?
【在 g******t 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 远不到10个 一个巴掌就够了 : 俺们好像跟sequential analysis更亲一点
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d********m 发帖数: 3662 | 15 你又转行经典统计了?
【在 g******t 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 经典的统计
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d*****u 发帖数: 17243 | 16 了解一下RNN比如LSTM
很多时候输入维度不高,但是时间序列长。 |
d********m 发帖数: 3662 | 17 多低?一个变量?
【在 g******t 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 我们是低维数据.....
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d********m 发帖数: 3662 | 18 就是,比如,mcmc如火如荼,但是其收敛性质连个门都没入
【在 d*******t 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 对,理论分析其实很复杂,也需要一定创造力。比如最常用的Cross-Validation都没有 : 搞清楚。
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d********m 发帖数: 3662 | 19 econ定义的大数据,主要是时间点多,时间跨度长
定义不一样
【在 K*****2 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 低维如果是大数据,依然可以用ml,大数据不需要是高维 : 搞econ的人,经常不超过十个变量,也自称做大数据的
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s*****t 发帖数: 987 | 20
那社会科学常用的问卷调查,改用经典的统计还是machine learning?
【在 d********m 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : econ定义的大数据,主要是时间点多,时间跨度长 : 定义不一样
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d*****t 发帖数: 15 | 21 社会科学用structural equation model,相当于ML里面Bayesian network的一个特例。
【在 s*****t 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : : 那社会科学常用的问卷调查,改用经典的统计还是machine learning?
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