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Re: 哎,老公不喜欢我妈 (转载)
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Re: 哎,老公不喜欢我妈 (转载)# Piebridge - 鹊桥
s*h
1
scootie 发于 2017-03-22 16:20, 论坛: Chats&&华人闲话
我对deep learning这行没什么好感,感觉泡沫大于实际用处。抛开虚头八脑的东西,骨
头就是以前的dms数据库管理。
搞big data的大牛都说了,大数据目前尚无error bar,根本无从验证数据的真伪,所
以big data支持所有人的所有观点,也就是什么都不支持。
数据有多种query法,因为数据量极大,微小的query差异都能导致最终结果的极大差距
。而哪个结果对那个结果不真,没有standard去验证。
就好像心理学研究做survey取sample,如何问问题,选择哪些问题来问,最后可以导致
完全不同的结果。而且结果是否是因为问题牵涉的条件s所导致的,并没有确凿证据。
至于machine learning人工智能什么的,facebook都开砍AI spending了,因为发现错
误率高达70%。
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k*9
2
似乎开始跌了,
能卖吗?
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D*w
3
【 以下文字转载自 NextGeneration 讨论区 】
发信人: lmap (lmap), 信区: NextGeneration
标 题: Re: 哎,老公不喜欢我妈
发信站: BBS 未名空间站 (Mon Jan 30 12:36:49 2012, 美东)
老公不懂事。赶紧教育之。起码你妈妈就是你妈妈,不可能是变成别人。结婚是一个
whole package。和你结婚就要接受你的家庭,反之亦然。你可能一辈子不再和你妈妈
来往吗?你妈妈来了几次帮忙,老公竟然不感激还鸡蛋里挑骨头。你也可以说他是太挑
剔,一点不懂尊敬老人。
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s*w
5
我还想买呢,你咋就卖了呢?
周五据说可能有利好消息。

【在 k*****9 的大作中提到】
: 似乎开始跌了,
: 能卖吗?

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r*n
6
这么没谱啊
不喜欢也得尊重吧
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p*r
7
这是ds谈ml的一贯态度。其实ml跟ds根本是两个行业。ds的目的是根据数据验证结论。
ml的目的是利用数据提高机器的能力。二者目标不同方法也不同。ml不捞过界去谈ds,
ds也不要班门弄斧来谈ml了。

scootie 发于 2017-03-22 16:20, 论坛: Chats&&华人闲话
,骨

【在 s*******h 的大作中提到】
: scootie 发于 2017-03-22 16:20, 论坛: Chats&&华人闲话
: 我对deep learning这行没什么好感,感觉泡沫大于实际用处。抛开虚头八脑的东西,骨
: 头就是以前的dms数据库管理。
: 搞big data的大牛都说了,大数据目前尚无error bar,根本无从验证数据的真伪,所
: 以big data支持所有人的所有观点,也就是什么都不支持。
: 数据有多种query法,因为数据量极大,微小的query差异都能导致最终结果的极大差距
: 。而哪个结果对那个结果不真,没有standard去验证。
: 就好像心理学研究做survey取sample,如何问问题,选择哪些问题来问,最后可以导致
: 完全不同的结果。而且结果是否是因为问题牵涉的条件s所导致的,并没有确凿证据。
: 至于machine learning人工智能什么的,facebook都开砍AI spending了,因为发现错

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C*G
8
报料,我老跟的金总周五跑了
hiahia
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S*8
9
对你老公进行再教育。。。chun哥有心得。。。
哈哈~
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b*7
10
这思维超级跳跃。。。

scootie 发于 2017-03-22 16:20, 论坛: Chats&&华人闲话
,骨
因为数据量极大,微小的query差异都能导致最终结果的极大差距
因为数据量极大,为何微小差异能导致结果变异恩? map reduce后因为微笑差距,结
果变异????
谁给我煮个例子?
what?
然而前面说的是大数据,怎么最后推导出AI不行了呢????

【在 s*******h 的大作中提到】
: scootie 发于 2017-03-22 16:20, 论坛: Chats&&华人闲话
: 我对deep learning这行没什么好感,感觉泡沫大于实际用处。抛开虚头八脑的东西,骨
: 头就是以前的dms数据库管理。
: 搞big data的大牛都说了,大数据目前尚无error bar,根本无从验证数据的真伪,所
: 以big data支持所有人的所有观点,也就是什么都不支持。
: 数据有多种query法,因为数据量极大,微小的query差异都能导致最终结果的极大差距
: 。而哪个结果对那个结果不真,没有standard去验证。
: 就好像心理学研究做survey取sample,如何问问题,选择哪些问题来问,最后可以导致
: 完全不同的结果。而且结果是否是因为问题牵涉的条件s所导致的,并没有确凿证据。
: 至于machine learning人工智能什么的,facebook都开砍AI spending了,因为发现错

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d*g
12
狗P不通

【在 D*w 的大作中提到】
: 【 以下文字转载自 NextGeneration 讨论区 】
: 发信人: lmap (lmap), 信区: NextGeneration
: 标 题: Re: 哎,老公不喜欢我妈
: 发信站: BBS 未名空间站 (Mon Jan 30 12:36:49 2012, 美东)
: 老公不懂事。赶紧教育之。起码你妈妈就是你妈妈,不可能是变成别人。结婚是一个
: whole package。和你结婚就要接受你的家庭,反之亦然。你可能一辈子不再和你妈妈
: 来往吗?你妈妈来了几次帮忙,老公竟然不感激还鸡蛋里挑骨头。你也可以说他是太挑
: 剔,一点不懂尊敬老人。

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s*r
13
大妈是谈的query

scootie 发于 2017-03-22 16:20, 论坛: Chats&&华人闲话
,骨

【在 s*******h 的大作中提到】
: scootie 发于 2017-03-22 16:20, 论坛: Chats&&华人闲话
: 我对deep learning这行没什么好感,感觉泡沫大于实际用处。抛开虚头八脑的东西,骨
: 头就是以前的dms数据库管理。
: 搞big data的大牛都说了,大数据目前尚无error bar,根本无从验证数据的真伪,所
: 以big data支持所有人的所有观点,也就是什么都不支持。
: 数据有多种query法,因为数据量极大,微小的query差异都能导致最终结果的极大差距
: 。而哪个结果对那个结果不真,没有standard去验证。
: 就好像心理学研究做survey取sample,如何问问题,选择哪些问题来问,最后可以导致
: 完全不同的结果。而且结果是否是因为问题牵涉的条件s所导致的,并没有确凿证据。
: 至于machine learning人工智能什么的,facebook都开砍AI spending了,因为发现错

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g*4
14
金总是谁?车一公大牛,请科普一下。
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j*1
15
你老公没检查完,就把PACKAGE打开了。要是里面真的有“炸蛋”或“炭疽”,壮烈牺
牲了也怪不了别人。
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s*r
16
大妈们还是去谈包,谈男人吧。
会用regression解决business问题就是ML
偏技术的:先说偏统计的吧。这部分人介于data analyst跟machine learning
engineer之间,对技术要求比较全面,既要会sql,也要会用编程语言写一些模型的
prototype,比如predict churn rate,用最简单的logistic regression就可以解决,
但是你的code不是用一次就行,要每个月,甚至每周都用,所以要搭建一些pipeline可
以让这个过程automate一下。所以对编程还是有一定要求的。有些公司用的大数据框架
,你可能就得用spark。python的同学都在用pyspark。另外还要有一定的business
sense,知道你做的模型能够解决什么business 问题,有什么impact。另外还有一部分
人专门做实验设计,这块我不是很懂,所以不多说了。我觉得这部分人其实是个full
stack的要求。但是如果你是技术类型的,即便不是统计cs科班出身,努努力还是可以
入行的。

【在 s***d 的大作中提到】
: https://www.youtube.com/watch?v=GMvgtPN2IBU
: 华人大麻头发长见识短. FB 的DL 本来就烂.

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C*G
17
我老文科wsn,四级都是别人代考才混得毕业,看不大懂英语的说
哭死哭死

【在 s*****w 的大作中提到】
: 能说具体一点吗?
: http://seekingalpha.com/article/251417-cramer-s-stop-trading-mi
: s-here-2-8-11?source=yahoo
: 最后一段,难道是庄家骗人的?

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q*y
18
对老人家再怎么也不能不尊重拉~~~真的要抓紧教育~~~
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k*a
19
现在学stats的最多的就是女生,就像好多年前很多女生学accounting,可想而知了

【在 s*****r 的大作中提到】
: 大妈们还是去谈包,谈男人吧。
: 会用regression解决business问题就是ML
: 偏技术的:先说偏统计的吧。这部分人介于data analyst跟machine learning
: engineer之间,对技术要求比较全面,既要会sql,也要会用编程语言写一些模型的
: prototype,比如predict churn rate,用最简单的logistic regression就可以解决,
: 但是你的code不是用一次就行,要每个月,甚至每周都用,所以要搭建一些pipeline可
: 以让这个过程automate一下。所以对编程还是有一定要求的。有些公司用的大数据框架
: ,你可能就得用spark。python的同学都在用pyspark。另外还要有一定的business
: sense,知道你做的模型能够解决什么business 问题,有什么impact。另外还有一部分
: 人专门做实验设计,这块我不是很懂,所以不多说了。我觉得这部分人其实是个full

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s*w
20
太谦虚了吧。
反正我一不小心已经成交了,再说什么也晚了。

【在 C*G 的大作中提到】
: 我老文科wsn,四级都是别人代考才混得毕业,看不大懂英语的说
: 哭死哭死

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s*h
21
neversee (山知了) 发于 Fri Mar 24 00:44:38 2017, 美东, 信区: Programming标
题: Re: 华人大妈谈deep learning的未来,大家怎么看? (转载)
这位大妈真不糊涂,这年头盲目崇拜跟风的人太多了。我老早就说过,AI 卡在物理上
,至今双缝实验、量子纠缠、引力的量子解释等都是未解决的问题,换句话说就是时空
的本质认识有待纠正,也就是说,时间序列信号处理算法的可靠性就是个问号,AI 不
就成了空中楼阁?Deep learning 就是个大泡沫!

【在 k***a 的大作中提到】
: 现在学stats的最多的就是女生,就像好多年前很多女生学accounting,可想而知了
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C*G
22
250伪币。现在这个指标有点超跟了,最近金总的anf还不如本版同类的rl
hiahia

【在 g********4 的大作中提到】
: 金总是谁?车一公大牛,请科普一下。
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C*G
23
小妹子,祝你好运
hiahia

【在 s*****w 的大作中提到】
: 太谦虚了吧。
: 反正我一不小心已经成交了,再说什么也晚了。

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s*w
24
是哪个价位太高啊?
我11.22进的,还会再跌么?
这个loser我保守估价都有$20左右呢,不知道为什么大家这么不喜欢他呢。

【在 C*G 的大作中提到】
: 250伪币。现在这个指标有点超跟了,最近金总的anf还不如本版同类的rl
: hiahia

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C*G
25
我老股市人生loser,不会算呀。
妹子科班出身,讲讲哈。我老也学习一下,谢谢
hiahia

【在 s*****w 的大作中提到】
: 是哪个价位太高啊?
: 我11.22进的,还会再跌么?
: 这个loser我保守估价都有$20左右呢,不知道为什么大家这么不喜欢他呢。

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s*w
26
理论和现实差别很大啊,而且只是统计意义,样本太小说明不了问题的。
实际操作你肯定比我强啊。

【在 C*G 的大作中提到】
: 我老股市人生loser,不会算呀。
: 妹子科班出身,讲讲哈。我老也学习一下,谢谢
: hiahia

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