本期投稿: 谢益辉   魏太云  冷静

  • 年度最糟糕的图形:它说明了这样一个事实:得II型糖尿病的概率 = 1 – 不得II型糖尿病的概率。当小编看到这样的题目时,便毅然决然的将其作为了本次导读的标题。因为它勾起了我很久以前的回忆–在妄图解出一个庞大而又复杂的方程式时,一不小心发现它是恒等式。。。
  • 【优秀资源】一个免费统计学教科书网站OpenIntro:内容包括基础的概率论、随机变量、统计推断、连续/离散数据、线性回归模型以及Logistic回归。小编个人觉得内容本身不难,但可以提供不一样的思路。老师总是强调最最基础的东西需要反复学习,从不同角度看,所以谨此提供给大家,以供茶前饭后,随心消遣。
  • 【项目介绍】NYU Urban informatics: big data + big cities = big opportunities. NYU去年刚开了一个城市科学的研究生项目,目前有一个一年期(12各月,3学期)的master,明年将有phd。课程设置很多元,既有管理类课程,又有机器学习、数据挖掘、可视化这样的技术课程,另外还有很丰富的实践课和实习机会。又是在纽约这样的城市,确实令人心动。master项目介绍在这里。各位统计、计算机的同学在申请研究生时,不妨打开视野,考虑一下这类非传统的交叉学科的项目,它们往往可以使你具备从来没有想过的专业能力,并提供意想不到的机会。
  • 【p-value之辨】统计之中没有什么是万能的,我们无法把所有东西交给机器而完全期待机器的结果,在一个专业的统计学家眼中,什么方法都是可能是有问题的。这一次,我们把目标选为p-value。Statistical Research的一篇博客,去年哥大统计的一篇论文P Values and Statistical Practice都对此进行了讨论。
  • 【文本挖掘】【微博速递】来自@王威廉 。 经过不懈的努力,Geoff Hinton及其弟子终于用Deep Boltzmann Machine捣鼓出了类似LDA的隐变量文本模型,号称其抽取的特征在文本检索与文本分类上的结果比LDA好。UAI2013论文。来看看是不是果真如此。
  • 【如何选择你的第一个科研项目?】来自@王威廉 。普林斯顿大学计算机系教授Arvind Narayanan认为,应该从课题的新颖性,影响力,以及对结果的可量度性来入手进行选题。全文在此。我个人补充一点,选课题最重要的是兴趣,不要随波逐流。为了其他因素而选了兴趣不大的题目,一定会浪费大量时间精力。小编虽然离此甚远,但依然隐隐认同兴趣的重要性,貌似只有做喜欢做的事情的时候,才能够忘记得失,潜心做事,而反过来却常常能够把事情做好。

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