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谁搞过machine learning?zkss
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z*3
2
我看这个貌似用了不少统计学上的知识
给说说平常都做了什么主要工作?
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i*a
3
可爱。整本故事什么时候做好?:)地面的石头可以再平点。

【在 b*****b 的大作中提到】
: rt~
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c*e
4
简单的从recommendation engine到常用的classifier.非常粗暴简单化的说,历史数据
建模,做点预测。你用Java的下个Weka用用大概就有点感觉了。
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b*b
5
嗯地面石头要改改,平整一些,再加一些小的石块
大概年底吧 还有一小半木有完成。。

【在 i***a 的大作中提到】
: 可爱。整本故事什么时候做好?:)地面的石头可以再平点。
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r*r
6
你每天上网,很多网站都用到了啊
比如你看到 google 给你的一些广告,都认为是对你相关的;垃圾邮件过滤,spam
detection, 各种各样的分类系统,还包括大家最熟悉的 automatic spell correction

【在 z*******3 的大作中提到】
: 我看这个貌似用了不少统计学上的知识
: 给说说平常都做了什么主要工作?

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i*a
7
这种picture book很好看呀~:)我觉得石头可能主要是色彩对比可以减弱再调一下,
初看有点象踩着石头过河。橱窗里的摆设很可爱。加油!

【在 b*****b 的大作中提到】
: 嗯地面石头要改改,平整一些,再加一些小的石块
: 大概年底吧 还有一小半木有完成。。

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r*r
8
弄懂这个公式,就可以做很多事
P(A/B) = P(B/A)P(A)/P(B)
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s*l
9
是不是看到小狗太闹,于是给小狗加了口罩?
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z*3
10
这不是最简单的概率?
stat101

【在 r******r 的大作中提到】
: 弄懂这个公式,就可以做很多事
: P(A/B) = P(B/A)P(A)/P(B)

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b*b
11
嗯嗯我也觉得像是河中的石头~
我很喜欢picture book,图文相辅相成,很有意思~~

【在 i***a 的大作中提到】
: 这种picture book很好看呀~:)我觉得石头可能主要是色彩对比可以减弱再调一下,
: 初看有点象踩着石头过河。橱窗里的摆设很可爱。加油!

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r*r
12
简单的东西,可以做很多事的,而且比较 advanced 的

【在 z*******3 的大作中提到】
: 这不是最简单的概率?
: stat101

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b*b
13
嗯是狗狗喜欢叫,小女孩就寻求有magic touch的小熊出主意,给狗狗戴上了“
invisible muzzle”

【在 s**l 的大作中提到】
: 是不是看到小狗太闹,于是给小狗加了口罩?
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z*3
14
P(AB) = P(A|B)P(B) = P(B|A)P(A)
这个应该不会有人不懂吧?理工科的多少都学过点概率和统计

【在 r******r 的大作中提到】
: 弄懂这个公式,就可以做很多事
: P(A/B) = P(B/A)P(A)/P(B)

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c*g
15
遮阳伞背后是玻璃窗吗?如果是玻璃,颜色可以处理的更通透一些更像玻璃一些,现在
看起来是褐色的黑板上粉笔涂了两下。
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r*r
16
Suppose someone told you they had a nice conversation with someone on the
train. Not knowing anything else about this conversation, the probability
that they were speaking to a woman is 50%. Now suppose they also told you
that this person had long hair. It is now more likely they were speaking to
a woman, since most long-haired people are women.
Bonus question: what's the probability of that person is a woman?

【在 z*******3 的大作中提到】
: 我看这个貌似用了不少统计学上的知识
: 给说说平常都做了什么主要工作?

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b*b
17
有道理~玻璃还是要有些通透感、有些反光比较好。我再改改~~

【在 c*****g 的大作中提到】
: 遮阳伞背后是玻璃窗吗?如果是玻璃,颜色可以处理的更通透一些更像玻璃一些,现在
: 看起来是褐色的黑板上粉笔涂了两下。

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z*3
18
所有学科都是最简单的应用最广
看来的确没有太过于深入
最ADVANCED到什么程度?

【在 r******r 的大作中提到】
: 简单的东西,可以做很多事的,而且比较 advanced 的
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r*r
19
所以,大家都可以去做机器学了了

【在 z*******3 的大作中提到】
: P(AB) = P(A|B)P(B) = P(B|A)P(A)
: 这个应该不会有人不懂吧?理工科的多少都学过点概率和统计

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r*r
20
那从最基本的开始吧。比如,上面那段关于概率计算的问题,你写个程序给它的每个单
词做个词性标注!周末试试看,看你的程序运行的怎么样。
注意, 不是说你脑子里知道每个单词什么词性,然后让你程序给它 mark 上,而是要
让你的程序 figure out 每个词性是什么。
这两天,先想想算法!

【在 z*******3 的大作中提到】
: 所有学科都是最简单的应用最广
: 看来的确没有太过于深入
: 最ADVANCED到什么程度?

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z*3
21
不告诉我女人里面长发的比例?
那要做抽样去预测population mean
然后计算confidence interval
不是很难的样子

to

【在 r******r 的大作中提到】
: Suppose someone told you they had a nice conversation with someone on the
: train. Not knowing anything else about this conversation, the probability
: that they were speaking to a woman is 50%. Now suppose they also told you
: that this person had long hair. It is now more likely they were speaking to
: a woman, since most long-haired people are women.
: Bonus question: what's the probability of that person is a woman?

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r*r
22
都告诉你了,还要你预测啥
tip: make sensible assumptions!

【在 z*******3 的大作中提到】
: 不告诉我女人里面长发的比例?
: 那要做抽样去预测population mean
: 然后计算confidence interval
: 不是很难的样子
:
: to

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z*3
23
这么一大段你要parse词性?
我开始怀念法语了

【在 r******r 的大作中提到】
: 那从最基本的开始吧。比如,上面那段关于概率计算的问题,你写个程序给它的每个单
: 词做个词性标注!周末试试看,看你的程序运行的怎么样。
: 注意, 不是说你脑子里知道每个单词什么词性,然后让你程序给它 mark 上,而是要
: 让你的程序 figure out 每个词性是什么。
: 这两天,先想想算法!

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z*3
24
数据源是什么?
别人搜索的关键字还是我自己跑大街上去找样本统计?

【在 r******r 的大作中提到】
: 都告诉你了,还要你预测啥
: tip: make sensible assumptions!

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z*3
25
还是你要我现在这样把所有都给猜出来?
凭借一些常识来猜?

【在 r******r 的大作中提到】
: 都告诉你了,还要你预测啥
: tip: make sensible assumptions!

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r*r
26
那就试一段短的好了。就这个你说的:
“这么一大段你要parse词性?”

【在 z*******3 的大作中提到】
: 这么一大段你要parse词性?
: 我开始怀念法语了

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r*r
27
你学的 stat101 都是用来应付期末考试的!
// run

【在 z*******3 的大作中提到】
: 还是你要我现在这样把所有都给猜出来?
: 凭借一些常识来猜?

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z*3
28
因为其中有不少异常要处理
也没有数据源,至少要给个字典的源才能做
要不然要自己从头开始建
还有对于语言本身的规则也不时很熟悉
汉语和英语的语法是不同的
汉语更难

【在 r******r 的大作中提到】
: 那就试一段短的好了。就这个你说的:
: “这么一大段你要parse词性?”

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z*3
29
你没有意识到我已经说了两个方法了么?
在想第三个时候你又不肯配合我继续下去

【在 r******r 的大作中提到】
: 你学的 stat101 都是用来应付期末考试的!
: // run

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t*e
30
Mahout怎么样? hadoop里派生出来的项目。
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n*3
31
far from complete,but promising way

【在 t*******e 的大作中提到】
: Mahout怎么样? hadoop里派生出来的项目。
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