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苍云静岳

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关于苍云静岳

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    愿同盟不辜负大家在这里度过的每一分光阴~

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  1. 坛娘生快! 比起心动,更多的反而是淡然。 傀儡前辈说得好: “哪一天即便在打开浏览器,点开收藏,进入页面,跳出的是错误或者和谐页面,或许那个时候也只能会发出一声平静的感叹。 珍惜现在,并非束缚。” 安安心心活在当下,就是最幸福的吧。
  2. 确实确实不知道,不过这也算是一种分工了——我们先让一部分人让机器开始学习,然后另一部分人再慢慢分析机器是怎么学的。
  3. 我是说我前任的前辈来的,代理站长123。 ...你是不是理解成前任女友,然而并没有这种东西的存在w
  4. 是的。然而现在还是有很多人拿这个当做“相关性比因果性有用多了”的例子大肆宣扬w
  5. 是这样的,Judea Pearl是搞机器学习的,而机器学习现在对于统计学(Statistics)的引用,我同意此君的观点,重视统计相关性太过,比较忽视因果。 当然大家这么做的原因很简单:你想搞事情的话,相关性就够了,深入到因果做什么? 比如你训练机器人下围棋,机器只需要知道:第117手不要再打那个劫了,换一手到边路去杀黑棋的另一条大龙,胜率依据之前的统计会提高0.3%就可以了。 至于为什么??? ——赢了就好了你还问我为什么干嘛,为什么是之后棋手打谱的时候他们要思考的事情。 但是这个过于实用主义了,不是吗? 对于科研工作者来说是一定不能停留在这种浅层次的相关关系的。再举个例子,比如现在大数据舆情监测,我们确实可以通过网络搜索词频来判断地区疫情爆发、群体性事件会不会发生等等,但是这两者之间只是相关性。对于利益相关方,有这种相关性当然就够了,但是科研狗会进一步追索同时引起某个词搜索频率上升,和区域事件发生这两件事的共同原因—— 当然,找到了也未必会导致我们的判断加快。并不是每个科学研究都会是“实用”的,但是就是这么一步步逼近真理的过程中,我们总能有一点超越“统计相关”的,更有意义也更有价值的发现。
  6. 是。 话说我很好奇你是怎么做到138帖拿到1k+节操的【笑】 你是不是专门找红包帖回复哈哈哈哈2333 感觉你玩论坛很熟练的样子啊·
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