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liziyuan 发表于 2016-3-16 10:52:35 | 显示全部楼层 |阅读模式

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数学本,美帝16fall applicant
之前经历主要是金融,想趁大四下有时间尝试一下machine learning的东西,本身对DS很感兴趣,也算是为以后求职增加一份经历吧
由于本身是小白,仅接触过课本上的知识,所以就不打扰大神们了,有其他刚起步打算认真学一下的同学可以留个微信,最好建个群大家讨论互相监督

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 楼主| liziyuan 发表于 2016-3-16 10:53:24 | 显示全部楼层
另外求管理员给点大米~有时候想私信小伙伴留个微信啥的
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bbsbbstry 发表于 2016-3-16 10:55:40 | 显示全部楼层
初学的话还是建议在machine learning的理论上先多下些功夫
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 楼主| liziyuan 发表于 2016-3-16 10:56:59 | 显示全部楼层
bbsbbstry 发表于 2016-3-16 10:55
初学的话还是建议在machine learning的理论上先多下些功夫

请问理论需要学到什么程度才合适开始做kaggle这类呢?谢谢!
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bbsbbstry 发表于 2016-3-16 11:04:02 | 显示全部楼层
liziyuan 发表于 2016-3-16 10:56
请问理论需要学到什么程度才合适开始做kaggle这类呢?谢谢!

你是数学本,建议可以把概率统计的东西先大致复习一下,然后找门课或者书把常见的模型和算法先搞懂,比kaggle有用~
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 楼主| liziyuan 发表于 2016-3-16 11:09:41 | 显示全部楼层
bbsbbstry 发表于 2016-3-16 11:04
你是数学本,建议可以把概率统计的东西先大致复习一下,然后找门课或者书把常见的模型和算法先搞懂,比ka ...

额其实概率和数理统计上过,数据挖掘也上过一门intro性质的课,没上过回归…感觉对那些模型和算法模模糊糊,不通过实践好像难以真的弄懂…我想这种情况是不是开始着手尝试一下 边做边回头深入学那些方法,这样好点?谢谢!
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小K 发表于 2016-3-16 11:12:38 | 显示全部楼层
liziyuan 发表于 2016-3-15 19:09
额其实概率和数理统计上过,数据挖掘也上过一门intro性质的课,没上过回归…感觉对那些模型和算法模模糊 ...

then how do you plan to do kaggle...
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 楼主| liziyuan 发表于 2016-3-16 11:18:01 | 显示全部楼层
小K 发表于 2016-3-16 11:12
then how do you plan to do kaggle...

to start with 101 or playground, and then participate in a competition? Any advice? thx
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bbsbbstry 发表于 2016-3-16 11:23:00 | 显示全部楼层
liziyuan 发表于 2016-3-16 11:09
额其实概率和数理统计上过,数据挖掘也上过一门intro性质的课,没上过回归…感觉对那些模型和算法模模糊 ...

模型和算法是工具。在你边做边回头学之前,你需要先对这些工具有相对深入的了解才好判断碰到哪个问题适合用哪个模型去解决,然后再结合实践更深入的理解那个模型。否则碰到一个问题一头雾水也不知道有什么工具可用的话是达不到学习目的的
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bbsbbstry 发表于 2016-3-16 11:25:20 | 显示全部楼层
liziyuan 发表于 2016-3-16 11:09
额其实概率和数理统计上过,数据挖掘也上过一门intro性质的课,没上过回归…感觉对那些模型和算法模模糊 ...

先把linear regression, decision tree, back propagation,naive bayes这些常见的看一看
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 楼主| liziyuan 发表于 2016-3-16 11:28:17 | 显示全部楼层
bbsbbstry 发表于 2016-3-16 11:23
模型和算法是工具。在你边做边回头学之前,你需要先对这些工具有相对深入的了解才好判断碰到哪个问题适合 ...

有道理…一开始的确不知怎么判断什么问题对什么方法…请问有什么书推荐么?手上只有数据挖掘导论 和 数据挖掘概念与技术,两本比较经典的教科书…
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bbsbbstry 发表于 2016-3-16 11:29:31 | 显示全部楼层
其实machine learning这个东西不是很适合自学,你读金工的话更建议你现在把c++,python这些编程语言好好结合你们专业的需要练一练,ml以后感兴趣的话去上课就好了
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bbsbbstry 发表于 2016-3-16 11:30:43 | 显示全部楼层
liziyuan 发表于 2016-3-16 11:28
有道理…一开始的确不知怎么判断什么问题对什么方法…请问有什么书推荐么?手上只有数据挖掘导论 和 数据 ...

可以看stanford的andrew ng以前的视频
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 楼主| liziyuan 发表于 2016-3-16 11:32:51 | 显示全部楼层
bbsbbstry 发表于 2016-3-16 11:29
其实machine learning这个东西不是很适合自学,你读金工的话更建议你现在把c++,python这些编程语言好好 ...

好的谢谢!其实现在更倾向于读统计…后面ad没报…
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bbsbbstry 发表于 2016-3-16 11:34:31 | 显示全部楼层
liziyuan 发表于 2016-3-16 11:32
好的谢谢!其实现在更倾向于读统计…后面ad没报…

那就看stanford那个吧
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lillian0 发表于 2016-3-16 12:57:08 | 显示全部楼层
有在做类似的social network analysis
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 楼主| liziyuan 发表于 2016-3-16 13:05:22 | 显示全部楼层
lillian0 发表于 2016-3-16 12:57
有在做类似的social network analysis

侧重NLP还是数据分析?
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lillian0 发表于 2016-3-16 13:16:41 | 显示全部楼层
liziyuan 发表于 2016-3-16 13:05
侧重NLP还是数据分析?

数据库优化

我错了
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qqaas 发表于 2016-3-17 02:14:47 | 显示全部楼层
bbsbbstry 发表于 2016-3-16 11:25
先把linear regression, decision tree, back propagation,naive bayes这些常见的看一看

求能否指教一下啥时候分别用SVM, Naive-Bayes, Decision tree, Gradient boosting吗
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bbsbbstry 发表于 2016-3-17 05:02:42 | 显示全部楼层
qqaas 发表于 2016-3-17 02:14
求能否指教一下啥时候分别用SVM, Naive-Bayes, Decision tree, Gradient boosting吗

不好意思这个我回答不准确
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