孟晓犁一行见闻

小K 发表于 2013-1-28 15:52
nonparametric 具体他们用来做什么，给个例子？

SVM等等这种什么都往里装的想法就类似于非参

wwtpcsuper 发表于 2013-1-28 16:38
SVM等等这种什么都往里装的想法就类似于非参

svm empirically不是很好用么？

小K 发表于 2013-1-28 17:53
svm empirically不是很好用么？

好用的标准是什么?

produce a result 还是正确的模型？

wwtpcsuper 发表于 2013-1-28 18:46
好用的标准是什么?

produce a result 还是正确的模型？

比如classification accuracy还可以不就行了嘛 先用着再说啊

小K 发表于 2013-1-28 20:17
比如classification accuracy还可以不就行了嘛  先用着再说啊

对呀，就是他们available先的思想

小K 发表于 2013-1-29 09:17
比如classification accuracy还可以不就行了嘛  先用着再说啊

菜鸟求教：以前用accuracy的时候老被人问model的prediction power怎么样（非统计的人），我只能搞搞cross validation用accuracy说话，对方就老是怀疑如果新data放进去是不是还能用。。。

感觉这是个无解的问题啊，肿么能在没有理论的情况下证明model的正确性。。。还是说这就是学统计和不学统计的人之间的沟通障碍。。。

RR1 发表于 2013-1-28 20:38
菜鸟求教：以前用accuracy的时候老被人问model的prediction power怎么样（非统计的人），我只能搞搞cross ...

如果你的模型不能解释为什么会这样，那就不是deliverable的...

新的data来了如果model不对肯定就不对了呀

wwtpcsuper 发表于 2013-1-29 10:15
如果你的模型不能解释为什么会这样，那就不是deliverable的...

新的data来了如果model不对肯定就不对了 ...

就是如果没有theory支撑的话怎么能解释呢．．model的话就是很多怎么解释都能说得过去的parameter，尤其是一些正说反说都行的。。比如就regression的coefficient或者EM出来的结果。。。很难解释为什么是这样。。。

RR1 发表于 2013-1-28 21:22
就是如果没有theory支撑的话怎么能解释呢．．model的话就是很多怎么解释都能说得过去的parameter，尤其是 ...

interpretation能搞过去就行了呀...

本来model就都是错的

我刚刚还问了别人这个问题，怎么知道到底对不对呢？
.--回答是：新数据出来看你prediction对不对就知道了啊！