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[DataScience] 为什么kaggle的top players都是CS/Engineering背景

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whoisit 发表于 2016-5-16 08:10:22 来自手机 | 显示全部楼层 |阅读模式

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按道理来说应该是数学统计背景的人更有优势才对,为什么反而计算机,工程统治了排名呢
demonhunter 发表于 2016-5-16 10:19:24 | 显示全部楼层
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因为Kaggle说白了不是统计建模竞赛。

统计建模是根据数据的分布make inference。

而Kaggle是给你一堆根本不知道哪里来的数据叫你用各种奇怪的ML手段来分析。
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Crazy_fight 发表于 2016-5-16 12:08:04 | 显示全部楼层
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Warald
demonhunter 发表于 2016-5-16 10:19
因为Kaggle说白了不是统计建模竞赛。

统计建模是根据数据的分布make inference。

. 鍥磋鎴戜滑@1point 3 acreszhengjie
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cccpwx 发表于 2016-5-16 14:45:58 | 显示全部楼层
哪有都?

今年 kaggle 第二名. 1point3acres.com/bbs

https://irakorshunova.github.io/CV.pdf

http://irakorshunova.github.io/2016/03/15/heart.html

https://github.com/317070/kaggle-heart
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 楼主| whoisit 发表于 2016-5-16 14:59:09 | 显示全部楼层
cccpwx 发表于 2016-5-16 14:45
哪有都?
-google 1point3acres
今年 kaggle 第二名

好像感觉至少80%都是CS背景的. 鐣欏鐢宠璁哄潧-涓浜╀笁鍒嗗湴
我的本科是IT,水课很多,基本没什么编程课,所以您推荐硕士读统计好还是CS好呢?听一些人说统计的一些高级课程比如实分析,测度论,随机过程等太理论,用处不大,还不如撸几行代码实用
现在就陷入了到底读统计还是CS
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gyzjay 发表于 2016-5-16 18:20:06 | 显示全部楼层
whoisit 发表于 2016-5-16 14:59
好像感觉至少80%都是CS背景的
我的本科是IT,水课很多,基本没什么编程课,所以您推荐硕士读统计好还是CS好 ...

kaggle的核心machine learning可以总结为三部分:linear algebra,statistics,graphic model。所以学了cs有了统计基础掌握算法才是真啊。
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 楼主| whoisit 发表于 2016-5-16 18:46:32 | 显示全部楼层
gyzjay 发表于 2016-5-16 18:20. From 1point 3acres bbs
kaggle的核心machine learning可以总结为三部分:linear algebra,statistics,graphic model。所以学了c ...

linear algebra,calculus基本每个人都学国吧.您说的统计基础应该到什么样的程度,我目前已经学完intro to statistics,probability,mathematical statistics, regression analysis,下学期学多元统计.这样您觉得统计基础够了吗?需要学习实验设计,实分析,测度论,随机过程吗
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gyzjay 发表于 2016-5-16 19:01:53 | 显示全部楼层
whoisit 发表于 2016-5-16 18:46
linear algebra,calculus基本每个人都学国吧.您说的统计基础应该到什么样的程度,我目前已经学完intro to  ...

随机过程很重要。几个重要的分布学完有sense实际上也就够用了。
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 楼主| whoisit 发表于 2016-5-16 19:04:32 | 显示全部楼层
gyzjay 发表于 2016-5-16 19:01
随机过程很重要。几个重要的分布学完有sense实际上也就够用了。

但是一般Stochastic Process是基于real analysis和measure theory教的,这两门算是很难很高深的数学课了,需要把这两门也给啃下来吗
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gyzjay 发表于 2016-5-16 19:06:54 | 显示全部楼层
whoisit 发表于 2016-5-16 19:04
但是一般Stochastic Process是基于real analysis和measure theory教的,这两门算是很难很高深的数学课了, ...

你是上的mooc? 这两个我不知道。不过实际上基本的分布会了知识一般够用。
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