推荐文章

诲人以心

蔡知令 / 2014-06-28

在过去的10年里，我们目睹了许多显赫的商人做出了愚蠢和冒险的决策，这些决策对全球经济和个人投资者都造成了严重的损失。例如在去年，一名摩根大通的无良交易员因为投资某些隐晦且复杂的金融衍生品而损失了58亿美元。随着这类行为变得越来越常见，大众已不再相信商业和金融机构能为他们的行为负责，这种不信任的情绪也损害了商学院以及那些获得MBA学位毕业生们的声誉。如何解决这些问题呢？我个人坚信，如果那些商学院的……

推荐文章

[朝花夕拾] 迎接信息时代的统计挑战

施涛 / 2014-05-14

本文略有修改，原文请点击此处本文作者为俄亥俄州立大学的施涛。他把自己读郁彬老师的综述性文章：Embracing Statistical Challenges in the Information Technology Age的读后感和大家分享。世事变迁，最近居然忽然有时间坐下来读些东西，重新审视一下这几年统计领域的发展了。粗略回想了一下，惭愧地发现我好像连博士导师的文章也没有系统地读过几篇，只……

推荐文章

“支持向量机系列”的番外篇二: Kernel II

张驰原 / 2014-05-08

原文链接请点击这里在之前我们介绍了如何用 Kernel 方法来将线性 SVM 进行推广以使其能够处理非线性的情况，那里用到的方法就是通过一个非线性映射 $\phi(\cdot)$将原始数据进行映射，使得原来的非线性问题在映射之后的空间中变成线性的问题。然后我们利用核函数来简化计算，使得这样的方法在实际中变得可行。不过，从线性到非线性的推广我们并没有把 SVM 的式子从头推导一遍，而只是直接把最终……

推荐文章

昔日因，今日意

杨灿 / 2014-04-19

飞帅云：“三十功名尘与土，八千里路云和月。莫等闲，白了少年头，空悲切。”可我在耶鲁两年多了，基本一事无成。既没有像当年那样死磕Lasso和Boosting，也没有能追随Deep Learning 的浪潮。曾经真的以为人生就这样了，平静的心拒绝再有浪潮。斩了千次的情丝却断不了，百转千折她将我围绕。有人问我她究竟是哪里好？我想我是鬼迷心窍。 […] 她就是LMM，我给她起了一个美丽的中文……

推荐文章

“支持向量机系列”的番外篇一: Duality

张驰原 / 2014-03-19

原文链接请点击这里在之前关于support vector的推导中，我们提到了dual，这里再来补充一点相关的知识。这套理论不仅适用于 SVM 的优化问题，而是对于所有带约束的优化问题都适用的，是优化理论中的一个重要部分。简单来说，对于任意一个带约束的优化都可以写成这样的形式： $$ \begin{aligned} \min&f_0(x) \\ s.t. &f_i(x)\leq……

推荐文章

支持向量机系列五：Numerical Optimization

张驰原 / 2014-03-06

原文链接请点击这里作为支持向量机系列的基本篇的最后一篇文章，我在这里打算简单地介绍一下用于优化 dual 问题的 Sequential Minimal Optimization (SMO) 方法。确确实实只是简单介绍一下，原因主要有两个：第一这类优化算法，特别是牵涉到实现细节的时候，干巴巴地讲算法不太好玩，有时候讲出来每个人实现得结果还不一样，提一下方法，再结合实际的实现代码的话，应该会更加明……

推荐文章

支持向量机系列四：Outliers

张驰原 / 2014-02-22

原文链接请点击这里在最开始讨论支持向量机的时候，我们就假定，数据是线性可分的，亦即我们可以找到一个可行的超平面将数据完全分开。后来为了处理非线性数据，使用 Kernel 方法对原来的线性 SVM 进行了推广，使得非线性的的情况也能处理。虽然通过映射\(\phi(\cdot)\)将原始数据映射到高维空间之后，能够线性分隔的概率大大增加，但是对于某些情况还是很难处理。例如可能并不是因为数据本身是非线……

推荐文章

支持向量机系列三：Kernel

张驰原 / 2014-02-17

原文链接请点击这里前面我们介绍了线性情况下的支持向量机，它通过寻找一个线性的超平面来达到对数据进行分类的目的。不过，由于是线性方法，所以对非线性的数据就没有办法处理了。例如图中的两类数据，分别分布为两个圆圈的形状，不论是任何高级的分类器，只要它是线性的，就没法处理，SVM 也不行。因为这样的数据本身就是线性不可分的。对于这个数据集，我可以悄悄透露一下：我生成它的时候就是用两个半径不同的圆圈加上……

推荐文章

支持向量机系列二: Support Vector

张驰原 / 2014-01-25

原文链接请点击这里上一次介绍支持向量机，结果说到 Maximum Margin Classifier ，到最后都没有说“支持向量”到底是什么东西。不妨回忆一下上次最后一张图：可以看到两个支撑着中间的 gap 的超平面，它们到中间的 separating hyper plane 的距离相等（想想看：为什么一定是相等的？），即我们所能得到的最大的 geometrical margin……

推荐文章

支持向量机系列一: Maximum Margin Classifier

张驰原 / 2014-01-23

原文链接请点击这里支持向量机即 Support Vector Machine，简称 SVM 。我最开始听说这头机器的名号的时候，一种神秘感就油然而生，似乎把 Support 这么一个具体的动作和 Vector 这么一个抽象的概念拼到一起，然后再做成一个 Machine ，一听就很玄了！不过后来我才知道，原来 SVM 它并不是一头机器，而是一种算法，或者，确切地说，是一类算法，当然，这样抠字眼的……

推荐文章

从数据到价值——创业团队应该关注的四个阶段

王汉生 / 2014-01-03

COS编辑部按：本文作者为北京大学王汉生教授，文章面向光华MBA学生系统梳理了从数据到价值的理念。作者简介：王汉生教授现任狗熊会会长、北京大学商务智能研究中心主任、北京大学光华管理学院商务统计与经济计量系系主任。现为ISI, ASA, IMS, RSS, ICSA会员，ASA会士(2014年6月23日更新)。 […] 这是一个最好的时代，移动互联网技术为从业者提供了无比丰富的数据。从……

推荐文章

use R for fun系列之玩转图像篇

刘辰昂 / 2013-09-01

系列以use R for fun为主题，以COS论坛上的精华帖、相关package以及自己的一些code为素材，结合自身的一些编程体会，从而整合成文。本文是第三篇玩转图像篇。本文素材出处均已在正文中注明接着for fun的话题往下讲，大家或多或少都曾经用过PS来玩过图片，其强大的功能令我们不得不赞叹，无论是美图还是是恶搞都曾给我们带来了不少的乐趣。今天我们就要让这种乐趣在万能的R中实现！当然实……

1
2
3
4
5
6