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Machine learning for KIDS?

在慢慢火车旅途上,看看书还是不错的消遣。第二个kindle也挂了之后,只能借助ipad勉强看看书了。还好吧,至少还能集中注意力,不会手贱的不停刷微博什么的。

离开上海之前,两天奋战看完了备受推崇的「三体」三部曲,不禁对作者的想象力、天文、物理功底所深深折服。总有一段时间觉得自己的思维格外的开阔,喜欢这样智力上的挑战。而接下来打定主意在路上看的,第一本就是说「machine learning for hackers」,听说是R与数据挖掘教程之一,很多人多次提及过,思喆大哥貌似还评论过,却忘了大家是褒是贬。当然,这其中还有一层原因是,适合自己的才是最好的,就像我从来不能如同在经济学家面前声称自己学过经济学一样,在统计学phd面前号称自己学过统计学(cannot speak the statistics language well)。根基差太远。

然而看过了这本书之后,只想问一句,are you kidding?通篇都是各种回归就罢了,还常常一整页就一幅图(至少我看的版本中如此),每个例子都有配图(当然我不否认可视化对于帮助理解数据的意义,但亲啊,是不是有点多了啊?),这样稀哩哗啦的居然凑了300多页。我只想说,如果我的小册子也这么写,突破500页指日可待啊。

好吧,回到价值评价。这本书信息量真的不怎么大。我不是machine learning科班出身,没学过这东西的发展史,不知道这些模型的历史地位和演化过程,只是断断续续、这里一点、那里一片的接触了一些模型(当然回归模型除外,计量的招牌菜啊,虽然我一度觉得我计量学的也不咋地)。看完这本书,先是简单的线性回归,然后polynomial拟合,然后是logit回归等等,中间加上一些莫名其妙的检验指标,各种看着不爽。至少,以一种检验和model selection的形式出现好不好,显得多少严格一点嘛。

后面是支持向量机,然后居然还简单的涉及了sna。不过当我看到gephi的时候....好吧。这作者真心喜欢可视化啊。

说到机器学习,可能我没什么评头论足的资格。不过仗着最近看了一下「数学之美」(虽然只是06年的google黑板报版),还是觉得对这个领域的大致思路有所了解的。关于learning,个人认为除了各种回归等常规prediction之外就是bayesian规则下的模拟了。后者的话,个人倾向于"按需定制",模拟还是好好的从头开始写代码比较稳妥。搞不懂这本书的思路,不知道target group是哪群。

有的时候各个学科还真是殊途同归的。我所接触的很多学科的方法,无非的指向只有一个:如何从信息中提取信息,或者更简单的,如何降维。从这个角度看,经济学也没有落后太多嘛,只是出发点和原始信息集不一样。其实,平心而论,经济学的思维方式基本是数学分析(演绎法)+统计学(归纳法)的结合,虽然到个人层面上各有所侧重,但还是很大程度上相辅相成的,没法一条腿走路。所以,有志于挑战自己智力和创造力的同志们,可以偶尔学学经济学哦~嘻嘻。绝对是系统的对思维方式和分析能力的训练。


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