?year 1 calculus, UG intro stat, linear algebra?
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我沒有放棄
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0數底既BBA撚可以點入門 ?
year 1 calculus, UG intro stat, linear algebra?
?year 1 calculus, UG intro stat, linear algebra?
multivariable calculus
linear algebra
basic stat
仲有programming, 建議python為主
以我經驗基本入門要year 2 數學系level先夠
linear algebra
basic stat
仲有programming, 建議python為主
以我經驗基本入門要year 2 數學系level先夠
stat點先叫做basic?有冇教材/online course介紹下
我係bschool學到time series,但唔會教人點proof,只係要求考試果陣用excel計到數
我係bschool學到time series,但唔會教人點proof,只係要求考試果陣用excel計到數
regression, inference, multivariate statistics, hypothesis testing
需唔需要學埋點proof?
STAT GRAD
數學有FIRST YR 底
係咪可以直接黎
數學有FIRST YR 底
係咪可以直接黎
仲有我寫用R 寫 functional programming
regression
maximum likelihood
newton method for iteration 果D if then else for loop
regression
maximum likelihood
newton method for iteration 果D if then else for loop
仲有Bayesian statistics
差唔多半個ug stat課程
想問下到底點搵features 岩唔岩去train?
例如有邊種classifier 可以用binary feature
邊種可以用discrete
明concept但唔知點揀features
另外index可唔可以作為train既feature?
例如coding個陣，個feature 係顏色。可唔可以直接將顏色轉做numeric value再train
例如有邊種classifier 可以用binary feature
邊種可以用discrete
明concept但唔知點揀features
另外index可唔可以作為train既feature?
例如coding個陣，個feature 係顏色。可唔可以直接將顏色轉做numeric value再train
呢個方法叫lookup table
想問下到底點搵features 岩唔岩去train?
>比如最簡單嘅 regression可以用傳統model selection(f test)，或者用lasso都得.nerual network可以用relu function. feature selection每種方法都唔一樣,好難講嗮.
index可唔可以作為train既feature?
>你係講緊sequential data? 當然可以
可唔可以直接將顏色轉做numeric value再train？
>可以
>比如最簡單嘅 regression可以用傳統model selection(f test)，或者用lasso都得.nerual network可以用relu function. feature selection每種方法都唔一樣,好難講嗮.
index可唔可以作為train既feature?
>你係講緊sequential data? 當然可以
可唔可以直接將顏色轉做numeric value再train？
>可以
當我用scikit lib
如果轉去numeric，啲algo會唔會當左係discrete value?(定其實都無所謂）
因為我見過有啲會將features 拆左做n個feature變binary
例如：football betting
前3場結果（WLD) -> 1-w , 1-d, 1-L,..., 3-w, 3-d, 3-L
可唔可以講下有咩情況要咁做
上堂學完啲野明concept
要落手code就好多問題
Thanks
如果轉去numeric，啲algo會唔會當左係discrete value?(定其實都無所謂）
因為我見過有啲會將features 拆左做n個feature變binary
例如：football betting
前3場結果（WLD) -> 1-w , 1-d, 1-L,..., 3-w, 3-d, 3-L
可唔可以講下有咩情況要咁做
上堂學完啲野明concept
要落手code就好多問題
Thanks
可唔可以講下有咩情況要咁做
>你個例子本身個d variables係categorical.佢幫你自動轉都算係咁 。好多時候都會俾error
或者出d奇怪result出黎。
>你個例子本身個d variables係categorical.佢幫你自動轉都算係咁
。好多時候都會俾error 或者出d奇怪result出黎。btw如果你d "numeric" data其實係string(character)，algo都會當咗做categorical咁搞
最唔明就係啲algo識唔識分?
如果係categorical 會唔會以為當左係discrete
定係逢親categorical就要咁拆?
https://youtu.be/6tQhoUuQrOw
例如呢條片，佢就拆開左last 1 result ... last 3 result
但如果就咁變012再train 會唔會出事
假設用球隊去train(我知唔係一個好feature)
有0-19，係咪又要拆開哂佢
如果係categorical 會唔會以為當左係discrete
定係逢親categorical就要咁拆?
https://youtu.be/6tQhoUuQrOw
例如呢條片，佢就拆開左last 1 result ... last 3 result
但如果就咁變012再train 會唔會出事
假設用球隊去train(我知唔係一個好feature)
有0-19，係咪又要拆開哂佢
想睇ml個邊的書但完全無stat底
有無咩方法可以惡補stat？
math major但讀完都唔覺得自己熟linear algebra multivariate calculus個堆
有無咩方法可以惡補stat？
math major但讀完都唔覺得自己熟linear algebra multivariate calculus個堆
想睇ml個邊的書但完全無stat底
有無咩方法可以惡補stat？
math major但讀完都唔覺得自己熟linear algebra multivariate calculus個堆
⋯⋯
留名
最唔明就係啲algo識唔識分?
>唔識，所以要靠你
如果係categorical 會唔會以為當左係discrete？
>會，睇你input d咩
定係逢親categorical就要咁拆?
>係
假設用球隊去train(我知唔係一個好feature)
有0-19，係咪又要拆開哂佢
>係，categorical data 除非係自然有order(比如小中大) 否則就一定拆
>唔識，所以要靠你
如果係categorical 會唔會以為當左係discrete？
>會，睇你input d咩
定係逢親categorical就要咁拆?
>係
假設用球隊去train(我知唔係一個好feature)
有0-19，係咪又要拆開哂佢
>係，categorical data 除非係自然有order(比如小中大) 否則就一定拆
睇stat inference
George Casella
Statistical Inference
2nd Edition
ISBN-13: 978-0534243128, ISBN-10: 0534243126
https://fsalamri.files.wordpress.com/2015/02/casella_berger_statistical_inference1.pdf
George Casella
Statistical Inference
2nd Edition
ISBN-13: 978-0534243128, ISBN-10: 0534243126
https://fsalamri.files.wordpress.com/2015/02/casella_berger_statistical_inference1.pdf
講漏咗:
比如你有0-19球隊，你拆出黎應該係只有19個dummy variable(0-18)因為如果19個variable都係0嘅話即係代表佢係第20個(19).
比如你有0-19球隊，你拆出黎應該係只有19個dummy variable(0-18)因為如果19個variable都係0嘅話即係代表佢係第20個(19).
lm
各位巴/絲打嘅nlp係點學(條learning path係點)?
利申，淨係識少少
利申，淨係識少少
巴打點睇垃圾physics仔想學吓呢堆野