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学术逻辑回归权威发布_苏联解体后女人有多惨(2024年12月精准访谈)

内容来源：安定传媒所属栏目：观点更新日期：2024-11-29

学术逻辑回归

吴恩达机器学习与深度学习全攻略探索吴恩达的机器学习和深度学习课程，你将获得以下知识： 𐟔 机器学习基础：你将了解机器学习的核心概念，包括监督学习、非监督学习和强化学习。通过学习线性回归、逻辑回归、支持向量机等经典算法，掌握它们的工作原理和适用场景。掌握数据预处理、特征选择和转换技巧，为机器学习模型准备数据。了解如何将机器学习应用于实际问题，如推荐系统、自然语言处理等。 𐟧 深度学习探索：理解神经网络的基本结构、工作原理和训练过程，包括前向传播和反向传播算法。学习卷积神经网络（CNN）在图像处理中的应用，以及循环神经网络（RNN）在序列数据处理中的作用。掌握使用深度学习框架如TensorFlow进行模型构建、训练和评估的方法。了解深度学习在图像识别、语音识别、机器翻译等领域的应用。通过这些课程，你将从基础到应用全面掌握机器学习和深度学习知识，为人工智能领域的学术研究、工程实践和创新打下坚实基础。

港大MKT选修课攻略：三门热门课程详解这次为大家带来港大MKT专业中三门非常受欢迎的选修课，涵盖了数据分析、数字营销等多个方面。希望这些信息对大家选课有所帮助！ 𐟓š 7025 Algorithms, Big Data and Online Marketplaces 这门课由清华计算机本科毕业的Xi Li教授授课，他的课堂非常有趣且干货满满。课程内容结合了案例学习、数据分析方法和R语言实操，包括线性回归、逻辑回归、固定效应、二次回归、敏感性分析等。此外，还介绍了网页爬虫、Tableau和前沿研究。虽然工作量较大，但收获颇丰。考核方式：课堂参与+小组作业（分析学术论文做pre+2次小组研究ppt）+个人作业ppt 𐟓ˆ 7029 Platform Business Models and the Sharing Economy 这门课是第一次开设，由来自NUS的教授授课。课程内容涉及全球互联网大厂的案例，从专业学术角度分析平台型企业的网络效应、解决痛点、建立过程、定价策略、信任建立、政府监控等。课堂互动较多，可能会被点名哦。考核方式：课堂参与+小组作业（可以三选二）+final小组创业计划（ppt+pre+report） 𐟒𜠍SBA7014/MSMK 7028 Business Simulation 这门课由BA老师开设，适合BA和MKT专业的同学选。课程内容涉及软件@RISK和Simio，需要用Windows系统。课程涵盖了基础统计知识、蒙特卡洛模拟、排队系统、Input Analysis等。虽然工作量较重，但教授非常友好，对熟练掌握Excel也很有帮助。考核方式：课堂参与+个人作业（4次）+小组作业（ppt+pre）希望这些信息能帮助大家更好地选择适合自己的课程，祝大家选课顺利！

机器学习核心算法全解析（66页PDF）机器学习在各个领域都有广泛的应用，如图像识别、自然语言处理和金融预测等。今天，我将通过66页的PDF文件，带你全面了解机器学习的核心算法和四大学习方式。 𐟌Ÿ 核心算法：线性回归：用于建立变量间的线性关系，适用于预测。逻辑回归：解决分类问题。决策树：构建树状结构进行决策。随机森林：集成多棵决策树。支持向量机：寻找超平面进行分类。 K近邻算法：根据邻居类别确定样本类别。朴素贝叶斯：基于概率的分类算法。聚类算法（如K-Means）：用于数据分组。神经网络：深度学习的基础。主成分分析：降维。集成学习算法：组合弱学习器为强学习器。强化学习算法：智能体与环境交互获奖励。 𐟓Š 四大学习方式：监督学习：利用有标签数据学习输入与输出的映射关系，适用于分类和回归。无监督学习：从无标签数据中学习数据内在结构和模式，如聚类和降维。半监督学习：结合少量有标签和大量无标签数据学习。强化学习：智能体与环境交互获奖励以优化行动策略。通过这些算法和学习方式，你可以更好地理解和应用机器学习，无论是用于学术研究还是实际项目开发。希望这份总结能帮助你一次搞懂机器学习的核心内容！

SPSSPRO：数据处理新选择 𐟓Š 处理数据变得如此简单！以前需要手动敲代码处理数据，现在有了SPSSPRO，一切都变得自动化。只需将数据表格导入，软件就能自动生成分析报告，简直是数据处理员的福音！而且，完全免费哦！𐟆“ 𐟒𛠦— 需下载，直接在网页版上使用，节省了宝贵的设备空间。无论是描述性分析、频数分析，还是复杂的线性回归和逻辑回归，SPSSPRO都能轻松搞定。𐟓ˆ 𐟔 信度分析、相关性分析、聚类分析等，一应俱全。还能进行正态性检验，确保数据的准确性。𐟔犊𐟓š 无论是学术研究还是商业分析，SPSSPRO都是你的得力助手。让数据处理变得更加高效、便捷！𐟌Ÿ

中信银行大数据中心秋招面经分享 𐟌Ÿ今天给大家带来中信银行大数据中心秋招的面经分享！如果你也在准备秋招，希望这篇面经能对你有所帮助，记得点赞关注哦！✨ 1⃣ 一面：11月9日，15分钟，四位面试官。自我介绍由于本科读的是信息与计算科学专业，研究生是数学专业，面试官问了我为什么跨专业，我解释了一下。（其实都是数学专业）在学校用Python做过的项目，项目中标签是怎么判断的，特征有哪些，为什么不使用xgboost？深拷贝和浅拷贝的区别？numpy库和scipy库的区别？具体函数的写法。聚合索引和非聚合索引的区别，索引的原理。数据倾斜遇到过吗？怎么处理？数据分桶怎么做，代码怎么写的？逻辑回归的损失函数是什么，写一下表达式。损失函数为什么不使用MSE？损失函数是凸的还是凹的？逻辑回归的原理，损失函数怎么计算。介绍一下kmeans，xgboost和gbdt的区别。了解Spark吗？ 2⃣ 技术考察：11月15日，私信发真题。 3⃣ 人力终面：11月17日，10分钟。一分钟自我介绍，主要是学习和生活，项目可以不用说，人力听不懂。六级成绩、担任的班干部、学术竞赛、奖项情况。自己的特长，加入的社团情况。自己的缺点和不足。告诉我录用你的理由。目前手中的offer情况，投递了哪些其他单位，有没有投递四大行。 ✨希望这篇面经能对正在准备秋招的小伙伴们有所帮助，祝大家都能顺利拿到心仪的offer！𐟒Œ

𐟎“ 深度学习硕士论文指导服务 𐟓ˆ 𐟌Ÿ 985高校博士，拥有5年机器学习、深度学习和自然语言处理（NLP）工作经验，专注于机器学习、深度学习和NLP领域的项目代做！ 𐟒𛠧†Ÿ练掌握Python、PyTorch和TensorFlow等编程框架，能够应对各种机器学习挑战。 𐟓Š 精通逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林和XGBoost等经典机器学习模型，为你的研究提供强大支持。 𐟓š 深入理解NLP的各个子任务，包括文本分类、情感分析、实体识别、关系抽取、机器翻译、关键词抽取和主题分析等，为你的论文提供全面的技术支持。 𐟎›𞥸饸ˆ弟完成硕士论文，通过三个月的奋战，成功实现创新，顺利通过实验和整理阶段，确保师弟顺利毕业。 𐟓ˆ 期待与你合作，共同推进你的学术研究，实现你的学术目标！

40天！AI大作，全新升级 𐟔壀Š机器学习算法笔记》v2.0，由Xinran Wei精心编著，是对首版的全面革新与深化，专为渴望在机器学习领域深耕细作的求知者设计。这本书以独特的视角和深刻的见解，重新构建了学习宝典，确保内容既贴合学术前沿，又不失实用性与可操作性。 𐟒ꤹ椸�ŒXinran Wei首先铺设了坚实的基础理论框架，从最基础的概率论与统计学出发，逐步搭建至机器学习的核心概念。这一过程中，作者巧妙地将复杂的数学模型与直观的生活实例相结合，使抽象理论变得易于理解，即便是初学者也能轻松上手。 𐟑‰随后，深入挖掘了一系列经典及先进的机器学习算法，每一章节都力求不仅阐述算法的“是什么”，更重视解析“为什么”以及“怎么做”。从监督学习的基石——线性回归与逻辑回归，到非监督学习的聚类与降维技术，再到当下热门的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）以及Transformer架构，每一项技术都被赋予详尽的实现细节与代码示例，大部分基于Python及主流库如TensorFlow和PyTorch。特别地，针对当前行业趋势，Xinran Wei在v2.0版本中大幅增强了对强化学习、生成模型（特别是GANs）的探讨，以及对自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）领域最新进展的介绍。这些新增内容不仅丰富了书籍的广度，更提升了其作为学习资料的时效性和价值。 ✨贯穿全书，Xinran Wei强调动手实践的重要性，书中穿插了大量的实例分析、项目案例和练习题，鼓励读者亲手实现算法，通过实践深化理解。 𐟌Ÿ总而言之，《机器学习算法笔记》v2.0在Xinran Wei的笔下，不仅仅是一本教科书，它更像是一位引领你深入机器学习奥秘的导师，无论你是学生、开发者、数据分析师还是科研人员，都能在这本书中找到开启智能时代大门的钥匙。

学术研究中的可解释性：真的有那么重要吗？最近我一直在研究知识图谱和语义推理，发现很多人都在关注可解释性这个问题。简单来说，可解释性就是要对每一个推理结果进行解释，说明为什么会得到这样的结果，受哪些因素影响，是一个因素还是多个因素。不过，大多数时候，这些解释更像是为了自嗨，缺乏实际的价值。回想两年多前，我刚接触神经网络时，很多研究者批评它的“可解释性差”。但实际上，传统基于控制理论的方法也不见得有多好的解释性，比如滑模控制里的扰动问题。有些传统滤波算法更不存在可解释性这一说，例如蒙特卡洛粒子滤波。目前来看，可解释性的概念至少存在以下几个问题：可解释性的定义和评估指标不明确：什么才是可解释？怎么评估？这些问题都没有明确的答案。不同工程背景和应用场景，解释的侧重点和粒度不同：对于一个确定的结果，我需要解释到什么层面和程度？这个问题没有一个统一的标准。解释的正确性如何验证：存在多个解释时，如何证伪其中的虚假解释？有没有可能，整个解释都是在胡说八道？这些问题都值得深思。我一直同意Yann LeCun的看法：虽然可解释的模型（如逻辑回归、决策树等）相比深度学习模型在性能上稍逊一筹，但人们更关心的是性能而非解释性。只要能证明模型在特定场景下工作良好，那么就不需要那么能提供解释。而且，深度学习也不是完全的黑盒——你可以通过观察某个神经元的敏感性等进行细微的控制，尽管它在总体上不能提供一个明确的含义。世间万物，人类能完全理解其奥义的不到千万分之一，但并不妨碍人类使用工具和生活。人类不需要明白每一个细胞的组成，却并不影响种族的繁衍生息；人类不需要明白每一层神经网络的训练过程，也并不影响chatGPT生成令人惊叹的内容文案。所以，学术研究中的可解释性真的有那么重要吗？或许，我们需要的不是对每一个细节的解释，而是对模型整体性能和适用性的理解。毕竟，工具的本质在于使用，而不是理解其背后的每一个细节。

2023年AI数学指南：从基础到前沿 𐟓š 这本易懂的指南带你深入探索人工智能所需的数学基础，关注现实世界的应用，而非繁琐的学术理论。 𐟔 无论是工程师、数据科学家还是学生，都能通过热门应用如计算机视觉、自然语言处理和自动化系统的研究，深入探讨人工智能的关键数学主题，包括回归、神经网络、优化、反向传播、卷积、马尔可夫链等。 𐟒𛠤𙦤𘭨ᥥ……的Jupyter笔记本提供了Python代码和可视化的实例。无论你是初学者还是经验丰富的专业人士，这本书都为你提供了深入研究人工智能领域所需的基础机会。 𐟔젥𘮥Š餽了解驱动AI系统的底层数学，包括生成对抗网络、随机图、大型随机矩阵、数学逻辑、最优控制等，学会如何将数学方法应用于不同领域的不同应用，提升数学流利度，解释和理解人工智能系统决策的过程。

如何高效科研：提升SCI论文发表效率 𐟌Ÿ 寻找合适的期刊高质量论文的来源：关注本专业顶尖期刊，特别是那些影响力较大的核心期刊。同门或同专业同学的推荐：他们的经验往往能提供宝贵的参考。搜索方法：利用数据库，输入关键词，选择最近三年的论文，限定学科范围，最后筛选核心期刊。常用数据库：CNKI、万方、Web of Science、Elsevier、Scopus、SpringerLink、Wiley。 𐟓š 文献阅读泛读：先看题目、摘要和关键词，快速了解文章大意。精读：先看数据分析和结果，再看讨论与结论，深入理解文章内容。打印重要文章：将有意义的文章打印出来，仔细阅读，模仿其框架和写作逻辑。阅读笔记：记录文献来源、研究领域、研究方法、重要发现和创新点。管理工具：使用Zotero进行文献管理，XMIND整理研究思路，印象笔记记录阅读笔记。 𐟒𛠦•𐦍†析及时整理和分析数据，避免拖延。常用分析方法：描述性统计、单因素分析、多因素分析、回归分析等。数据可视化工具：Excel、Python、Origin。 𐟤 交流与讨论论文写作问题：及时向导师和师兄师姐请教。跨领域交流：与不同研究方向的人交流，获取新的创意。学术会议：参加学术会议，获取本专业领域的最新前沿信息。 𐟓 论文框架摘要：包括研究目的、方法、结果和讨论，重点明确。引言：阐述政策背景、研究意义和必要性，指出现有研究不足。正文：通过调查研究、实验等方法，分析数据结果，得出结论。参考文献：至少15条以上，近三年的参考文献，外文参考文献占一定比例。 𐟌 英语水平提升对于SCI论文，英语水平至关重要。利用碎片化时间学习规范化的学术英语表达，提升英语水平。通过以上方法，可以有效提升科研效率，助力SCI论文的发表。

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