很多学科里都有一些唬人的,不明觉厉的术语,主要有两个原因,第一,为了纪念这个理论的发明者;第二,一些新学科,很多理论还是由一堆论文组成,还没出现一个领军人物去总体概括.
像数学这种学科已经出现了上千年,很多难理解的术语早已被驯化的通俗易懂,假如把圆周率叫做祖冲之率,把勾股定律叫做毕达哥拉斯定理,只能把简单问题复杂化.但在很多新学科里,不明觉厉的术语为初学者造成了很大的理解障碍.
我感觉"统计学"是使用不明觉厉术语最多的学科之一,很多术语背后的思想很简单极大似然估计.maximum likelihood estimate ,直译"极大可能估计",一个猎人和一个没用过枪的普通人去打猎,一声枪响后一只兔子被打死,请问谁打死兔子的概率大?当然是猎人.
朴素贝叶斯.naive bayes,选择具有最高概率的决策.一个人平时喜欢乐于助人,你说这个人是好人的概率大?还是坏人的概率大?当然,也有小概率事件,有些大恶人伪装成大善人,水浒传里杨雄的老丈人就是这种人马尔可夫链.前天,昨天,今天的天气都会影响明天的天气,但影响最大的是今天的天气高斯分布:也叫正态分布 normal distribution ,正态:比较正常姿态,不是abnormal变态.师范大学的英文是Normal University,Normal就是正态,正经,为人师表回归分析,regression analysis,一个省份的人平均身高在100年内几乎是不变的,假设是1.7米,即使出现了2.26米的姚明,但姚明的后代身高肯定要往1.7米回归,不可能超过2.26米,即使姚明的女儿10岁时已经1.7米.可以用万有引力,物极必反来理解.
Logistics回归:最小二乘法计算回归线Apriori.拉丁语:来自以前,如果某个集合频繁出现(比如购物篮中的商品),那么他的子集也频繁出现德尔菲法则.Delphi Method,意见加权平均.市场调查时,给不同水平的专家设置不同的权重,因为院士,教授,总经理,经理,普通员工,经验和知识水平差别很大,避免1人1票制的弊端.
神经网络:Artificial Neural Network,模仿人的大脑决策,分为好几层神经元,每层神经元权重不同.这个和德尔菲法有点像,调查一个企业对明年收益的看法,先调研经理层,再调查总监层,再调查总裁层,每层人的意见权重不一样,最后得到一个结论.
欧氏距离,Euclidean Distance,欧:欧几里得,二维空间两个点的距离 = (x1-x2)2+ (y1-y2)2 ,再开平方.可以推广到N维空间.
支持向量机.Support Vector Machine,寻找一个分割平面,使平面附近的数据点,到分割平面的距离最大,与最小二乘法(回归)类似K-mean聚类:根据数据点之间的(欧氏)距离,把数据点分为K类kNN近邻算法:k-Nearst Neighbor, 近朱者赤近墨者黑,一个人的认知水平,与他最关注的k个人有关,可以与最大关注的人的水平化为一类.新上市一个车型,应该划分到哪个细分市场?找与他竞争强度最大的k个车型(可使用汽车网站的车型对比数据),选排名第一的竞品所在的细分市场张量:一维数据叫向量,二维数据叫矩阵,三维数据叫张量
成本函数/代价函数/损失函数,loss/cost function,预测错了要被(市场)惩罚,犯错的成本,代价 ,L(w,b)是w和b的函数,不针对特征变量x梯度下降,gradient descent,机器学习的精髓,像下山一样,找到一个低点,走过去,环顾四周,再找到一个低点,继续网下走,直到到达山脚下,每走一步都更接近山脚,不是瞎走-------2022/9/7 新增随机森林.random forests,和决策树有点联系,决策树的树枝有清晰的界定,比如找男朋友必须有房,身高必须大于1.8m,条件清晰的优点是好判断,缺点是要求过于苛刻(过度拟合),容易错杀潜力股.随机森林里有很多树,但是树枝生长的交错重叠,不太容易分清某个树枝是哪个树的,有点像热带雨林里的树.比如,用决策树找男朋友时,没房的后选人信息可能就不往下看了,但在随机森林里还会看,没有房但清华毕业的也行,身高不到1.6m但年薪百万也行,婚恋网站给会员推荐人的时候,可以模糊推荐,避免错杀潜力股