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一、 传统分类模型的局限 在之前的文章中（《神经网络（一）》、《神经网络（二）》和《神经网络（三）》），我们讨论的重点是神经网络的理论知识。现在来看一个实际的例子，如何...

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一、 神经元到神经网络 在之前的文章中（《神经网络（一）》和《神经网络（二）》），我们讨论了如何为神经元搭建模型。虽然搭建模型的过程并不复杂，但得到的神经元模型也没有太...

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一、仿生学 在经典的机器学习领域，有很多不同类型的模型，它们大致可以分为两类：一类是比较注重模型可解释性的传统统计模型，比如线性回归和逻辑回归；另一类是侧重于从结构上“模仿”...

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一、生成式模型 这个系列将讨论人工智能领域非常重要、也十分被看好的一类模型：生成式模型（generative model）。因为这类模型不但能根据特征预测结果，还能“理解”数...

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一、 生成式模型 这个系列将讨论人工智能领域非常重要、也十分被看好的一类模型：生成式模型（generative model）。因为这类模型不但能根据特征预测结果，还能“...

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分类问题是机器学习的研究重点，而后者在实践中常常碰到非均衡数据集这个难题。非均衡数据集（imbalanced data）又称为非平衡数据集，指的是针对分类问题，数据集中各个类...

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每个数据工作者都需要一本从入门到腰椎间盘突出的参考书。 或者 再牛逼的技术也需要防治腰椎间盘突出。 一、什么是腰椎间盘突出？ 首先看图说话，不专业的定义，腰椎间盘突出就是脊椎...

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虽然，我对数学不怎么懂，但我一直对好的数学教育颇感兴趣，曾经也作为数学学人接受过好几年的数学专业训练，这其中包括国内的，也包括我个人认为全世界最好的法国数学教育。所以一直有念...

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在前两篇文章里（《分类模型的评估（一）》和《分类模型的评估（二）》），针对二分类问题，我们分别讨论了 评估某个给定分类结果的指标：查准率（Precision）、查全率（Rec...

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在上一篇文章里（《分类模型的评估（一）》），我们讨论了针对某一给定分类结果的评估指标，也就是查准率（Precision）、查全率（Recall）以及综合两者的F-score。...

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针对二元分类结果，常用的评估指标有如下三个：查准率（Precision）、查全率（Recall）以及F-score。这篇文章将讨论这些指标的含义、设计初衷以及局限性。 一、二...

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之前的《量化投资的利器：隐马尔可夫模型（三）》讨论了如何在监督式学习的场景下使用隐马尔可夫模型。在监督式学习（针对序列数据）里，搭建模型的训练数据为，其中表示事物的状态，它是...

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之前几篇有关HMM模型的文章（隐马尔可夫模型（一），隐马尔可夫模型（二））主要讨论了这个模型的理论部分，从这篇文章开始，我们从实际的应用场景入手，看看应该如何使用HMM模型以...

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在之前的文章（《量化投资的利器：隐马尔可夫模型（一）》）里，我们比较“文学地”介绍了隐马尔可夫模型（HMM）的基本思想。而这篇文章将深入地从数学上来讨论HMM模型的细节。 一...

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在略微枯燥的模型讨论之前，我们先来看一个数学家的故事。 那是一个深秋的傍晚，一位正在过40岁生日的数学家正苦恼地望着远方。40岁对一个数学家来说，是一个悲伤的年龄，因为这个世...

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在之前的文章里《数据科学中的陷阱I：变量的数学运算合理吗？》，我们讨论过定性变量，也就是表示类别的变量，比如性别、省份等。对于这类变量，不能在模型里直接使用它们，因为定性变量...

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数据科学中有各种各样的模型，有的听起来很简单，比如线性回归；有的呢，听起来就很吓人，比如深度学习。但是不管什么样的模型，从本质上来讲，模型都是对训练数据做数学运算，并以此求得...