由买买提看人间百态

topics

全部话题 - 话题: 决策树
首页 上页 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 下页 末页 (共10页)
y*******3
发帖数: 636
1

好为人师的我又来了。你这算是用自己造的论据来证明自己的论点,不能用来做论证的。
顺便告诉你一下,你的图错了。你要知道决策树里边不是每个结点下都只有yes和no两
个选择的。
在你的图里,最中间的那个“父母双方为中国公民并定居外国”下面至少是三枝树。选
项一,父母双方为中国公民并定居外国;选项二,父母双方为中国公民并有一人定居国
外;选项三,父母双方为中国公民且都不定居国外。用通俗的说法就是双方绿卡,一方
绿卡,和都没有绿卡。第一第二项都不具有中国国籍。
你漏掉了第二项,要么是故意误导,要么是能力不足。
当然以你前面的帖子和回帖来看,我觉得还是能力问题。
y*******3
发帖数: 636
2

好为人师的我又来了。你这算是用自己造的论据来证明自己的论点,不能用来做论证的。
顺便告诉你一下,你的图错了。你要知道决策树里边不是每个结点下都只有yes和no两
个选择的。
在你的图里,最中间的那个“父母双方为中国公民并定居外国”下面至少是三枝树。选
项一,父母双方为中国公民并定居外国;选项二,父母双方为中国公民并有一人定居国
外;选项三,父母双方为中国公民且都不定居国外。用通俗的说法就是双方绿卡,一方
绿卡,和都没有绿卡。第一第二项都不具有中国国籍。
你漏掉了第二项,要么是故意误导,要么是能力不足。
当然以你前面的帖子和回帖来看,我觉得还是能力问题。
o****o
发帖数: 8077
3
来自主题: Statistics版 - 考虑国内机会的可以看看这个列表
转载自http://saslist.net/archives/91
*****************************************************;
接近年尾,各家大公司纷纷放出职位以储备人员,导致招聘信息爆发。
从学生到有工作经验人士,从本科到博士,从马上急需到年底各种需求一应俱全,地点
分布主要在北京,上海,杭州等地。
以下均为最近发布消息由急到缓和信息完整程度排列职位:
1,SAS中国公司
职位:技术支持 售前客户分析
工作地点:北京
猎头联系方式:2*******[email protected]
有SAS基础,英文口语好,懂数据库、操作系统就行。
2,公司:东南融通
联系方式:z*****[email protected]
analysts needed(urgent) 急需
BS/MS in math/stat/econ/cs,
2-5 yrs of SAS experience,
preferrably in banking industry.
For currently employed,need to join Longtop(NYSE:LFT),
For gra... 阅读全帖
t***y
发帖数: 4060
4
这个原理在我党国得到很好的应用。我党说了。如果先富不占大份。待富是一分钱都
拿不到。所以FOXCONN这种血汗工厂漫山遍野。污染也是漫山遍野。
在实践中,我党给奴工的绝对没有10块中的两块。有10块中的一块就很好了。我党说了,
我朝有2亿失业人口,你不要这一块。OK,没问题,我给你后面那个人9毛。你团成一团,
慢慢的滚出我的地盘。
M*****8
发帖数: 17722
5
如果是我决策,绝对和学分和毕业证挂钩。
年轻的大学生,如果没有和底层的人生活过,
基本就很难体会自己的幸运,而容易自大自满。
z**********e
发帖数: 22064
6
来自主题: Military版 - 歪脖子树:销毁贱民身份证
http://hx.cnd.org/?p=102147
习近平中央最近推出城乡户口统一登记的改革规划,取消农业户口。我作为一个农民的
儿子,虽隔重洋却也高兴。那道横在公民之间不公不义的隔离墙,终于要推倒了。
习近平上台以来,忽而发出几句清醒议论,接着又是一篇昏聩妄语,让人无从褒贬。但
是城乡户口统一,无疑是一项弊政的结束,一项文明的开始。
然而我以为先不着急叫好为好——共产党从来不会让人们失去为它叫好的机会。这里我
引亢高歌的是挽歌。先把反动的公民隔离政策埋葬了再说。
自上世纪50年代初,国人的身份分为“城市户口”、“农业户口”。执政者划地为牢,
制造藩篱,歧视农民,实行等级统治。这样的一项恶政,反现代文明,逆民主潮流,伐
自由理想,废民间人才。追究起来,铁定违背宪法精神。违宪却公然成政策,天下何其
不公也!
1),被剝削的的农民
陈毅说过:“淮海战役的胜利是农民用独轮车推出来的。”
总之农民在国共内战期间,站在了共产党的一边。他们推独轮车、抬担架,推推抬抬把
共产党送过了天安门金水桥,然后怀揣着共产党的民主自由的空头支票,依依告别。农
民收拾独轮车和担架返回乡村后,发现不仅怀揣的支票... 阅读全帖
c****p
发帖数: 6474
7
我觉得AI超过人脑不需要太长时间了。
十年前让电脑听懂一段话或者让电脑看懂一张图片还挺困难的。
现在听懂话已经做在Siri里了,看懂图片前一阵有个算法对于特定的图片集的辨识程度
已经超过人类了。
你当然可以说这些都还太小儿科。
但是别忘了,技术进步是指数级的。
电脑的容量超过人脑不过是很快的事情。
棋类说白了就是决策树,必定有一个最优解,只不过现在的技术没法找到一个最优解罢
了。
人类相对于电脑的优势在于对形势的感知(仅限于围棋,象棋人类已经没啥好自豪的了
),但是这种状态空间有限的(虽然很大)形势感知算法早晚可以抽象成电脑能够理解
的模型。
t******z
发帖数: 26
8

这颗决策树的大小可以超过你能用的资源呢?你找最优解花的时间超过宇宙寿命呢?
还是觉得第一句比较靠谱,超过人脑是比较快了,但是找出所有问题的最优解现在还是
哲学范畴
f**e
发帖数: 3343
9
好的你放弃了走模仿人的思维这条路,采用暴力的方法跟人对局。
但是你的假设太多了,以至于你的结论完全是飘着的
1.n步是几步?3步和10步差得远呢!狂堆硬件就可以算出每一步之后的情况?
2.利益就是你说的评价函数,是怎么来的?一定存在吗?围棋可以简化成规划问题吗?
3.就算不狂堆硬件,你确定启发式算法可以通过规划发现最优解?围棋规则里面有时间
限制的。
4.机器学习的关键是棋局吧?就算你把古今中外所有的棋局都加入到你的训练样本,还
有那么多从来没有出现过的对局呢?你怎么保证计算机学习之后的水平超过人?
只要你走穷举(别说决策树就不需要穷举,只不过状态空间减少了而已,数量级还在那
)这条路,你的计算机就永远面临“灵性”不如人类这个问题。计算机下国际象棋牛逼
,那是因为他真的完全解决了所以可能的对局,围棋离完全解决差远了。
a****h
发帖数: 6153
10
共产党真鸡巴能瞎折腾,请看:
新中国成立以后,决定走计划经济道路,高等教育从学欧美转向了学苏联,以服务于计
划经济。50年代初,全国开展了高等学校院系调整工作,方针是“以培养工业建设干部
和师资为重点,发展专门学院和专科学校,整顿和加强综合性大学”。调整原则有:一
,基本取消原有系统庞杂、不能适应培养国家建设需要干部的旧制大学;二,为国家建
设所迫切需要的学科专业予以分别集中或独立,建立新的专门学院,使之在师资、设备
上更好地发挥潜力;三,将原来设置过多、过散的摊子,予以适当集中,以便整顿。工
学院、师范学院成为发展的重点。综合性大学要大量砍掉,保留的也只设文、理科。高
校集中到几个中心城市。
1952年,涵盖河南、湖北、湖南、广东、广西、江西六个省的中南区进行了首次较
大规模的院系调整。负责院系调整的是中南军政委员会文教委员会,文教委主任是原河
南留学欧美预备学校毕业生、河南滑县人赵毅敏,文教委副主任兼教育部部长是中原大
学校长潘梓年。河南大学医学院独立为河南医学院,河南大学农学院独立为河南农学院
,行政学院独立发展为河南政法管理干部学院。河南大学水利系组建武汉大学水利学院
... 阅读全帖
i*****r
发帖数: 105
11
来自主题: Military版 - 刚才蹲厕所的时候
这个就很有意思了。如果这样做的话,这棵决策树就会更加平衡。当然,我还没有自己
试验过。


: 这题本质上是那个5分法最坏O(n) 时间找中位数算法的变形,第6轮取各
组第一
比的话

: 扔掉的候选矩阵不够大。取第二名比,从3.2到5.5可以全扔掉。

: :九虫大佬这个玄乎

: :俺再想想

i*****9
发帖数: 3157
12
来自主题: Military版 - 刚才蹲厕所的时候
鉴于我这个思路下第七轮取1.3 2.2 3.1 4.1 5.1 都有一种情况8轮搞不定,我谨慎怀
疑最坏情况下小于等于8轮的策略是唯一的。

:这个就很有意思了。如果这样做的话,这棵决策树就会更加平衡。当然,我还没有自
己试验过。
n********g
发帖数: 6504
13
你把所有可能的(决策)树列出来就知道了。
H***u
发帖数: 1091
14
1)程序员把他的所有袜子放在房间地上,摆成一个小顶堆,每天回家便把袜子脱下来
放在堆的末尾,然后每次拿起两双袜子放在鼻子下闻闻,不断向上调整它在堆中的位置
,直到比它的父亲更臭为止。这样,程序员每天早晨出门时便能方便地选出一双最不臭
的袜子。
2)老师让我把全班60本作业本按封面上的学号排好。
于是我灵活运用了快速排序的知识,从本堆中随便抽出一本,把学号比它小的本子放在
左边,学号比它大的本子放在右边,再从左边这一堆挑出一本……
如此一来我的排本子的时间复杂度就从普通人用的插入排序的O(n)变成了O(n log
n)。周围的同学投来好奇的目光,我洋洋自得,心想学过算法的我就是不一样。
快速排序效率果然很高,不一会儿,
我的桌子就放不下了
3)生活中的话,就只有打牌时用过插入排序了
4)吃串串火锅,就是火锅里面煮肉串的。串非常长,一端串着肉。由于很多人吃,串
放在锅里很多,所以大多数肉串都掉进汤里了。
我手里有近30个串,但是一看末端,只有一片肉。末端我是不愿意碰的,因为上面都是
油。所以我只能从另一端来挑出来那片有肉的串。
那么在最坏情况下,我需要O(n),也就是30次挑选才能选出来那... 阅读全帖
m*****n
发帖数: 3575
15
【 以下文字转载自 ScitechNews 讨论区 】
发信人: onews (OverseasNews), 信区: ScitechNews
标 题: [KJPT]中国两博士兄弟,2年打造出全球最大AI芯片独角兽
发信站: BBS 未名空间站 (Fri Jun 22 03:15:05 2018, 美东)
编者按:2018年6月20日凌晨,寒武纪宣布完成数亿美元的B轮融资估值达到25亿美元(约合161亿元人民币),成为全球最大的AI芯片独角兽公司。
近一年来,AI芯片公司频频获得融资,云端芯片也占据了越来越重要的地位,并成为诸多AI芯片企业即将争夺的下一个入口。
2018年6月20日凌晨,寒武纪宣布完成数亿美元的B轮融资估值达到25亿美元(约合161亿元人民币),成为全球最大的AI芯片独角兽公司。
人工智能时代,谁掌握了这颗驱动计算的“芯”,谁就将引领产业发展,并获得巨大的收益。PC时代的英特尔、智能手机时代的高通,都曾胜者为王,营收的增长带动了资本市场的青睐。
资料显示:寒武纪科技创立于2016年3月,由陈天石、陈云霁兄弟联合创办。哥哥陈云霁1983年出生,14岁考入中国科学技术大学... 阅读全帖

发帖数: 1
16
来自主题: Military版 - 算法工程师的危机
算法工程师的危机
9月20号讯飞AI同传语音造假的新闻刷爆科技圈,科大讯飞股价应声下跌3.89%(不是65
.3%,标题党文章害死人)。 吃瓜群众纷纷感慨,有多少人工,就有多少智能。
AI概念在2015年起就红得发紫,不论是送外卖,搞团购,卖车,或是推荐莆田医院的,
是个公司都会标榜自己是搞人工智能的。在21世纪的第二个十年,计算机专业相关的学
生不说自己是搞AI算法的,同学聚会都抬不起头,相亲机会都变少了。随便从一摞简历
里抽出一份,一定会有AI,调参,CNN,LSTM这些关键词。未来最赚钱的职业,一定不
是天桥贴膜,而是天桥调参,50块钱一次,一调就灵:
NIPS会议,人满为患,改改网络结构,弄个激活函数就想水一篇paper; 到处都是AI算
法的培训广告,三个月,让你年薪45万!在西二旗或望京的地铁车厢里打个喷嚏,就能
让10个算法工程师第二天因为感冒请假。
谁也不知道这波热潮还能持续多久,但笔者作为一线算法工程师,已经能明显感受到危
机的味道: 以大红大紫的图像为例,图像方向简历堆满了HR的办公台,连小学生都在
搞单片机和计算机视觉。在笔者所在的公司,人工智能部门正在从早前研究... 阅读全帖
a***e
发帖数: 27968
17
其实不是速度不够,是算法问题
阿发狗也是算法优化了找到合理的决策树
人下棋也不是遍历,也是凭经验感觉筛选几个,再细算
这个"感觉”一旦被找到合理的方法量化这个东西就废了
k**u
发帖数: 10502
18
来自主题: Automobile版 - DIY真费时间
ABS灯亮了,修吧。
查厂家维修手册,按照诊断决策树,一步一步来。
说了个电线接头,有个代号,咱根本不知道长啥样又在哪里。
上千页的手册翻啊,网上查啊,钻车里睁大眼睛找啊(刚开始是看见了也不知道),折
腾好久,连总统竞选都没看,终于给找了出来。
这才多走了一步,上面还有好几个树枝。
哎哟猥琐男省点钱不容易啊。
n*y
发帖数: 1105
19
来自主题: BackHome版 - 关于中信返签
可以异地反签,能不能代签看决策树
f*********t
发帖数: 273
20
来自主题: BackHome版 - 关于中信返签
什么是决策树?
g*****c
发帖数: 106
21
来自主题: JobHunting版 - Two-Sigma面经
第一题要当场把决策树都写出来?要写很久吧?
y***m
发帖数: 7027
22
来自主题: JobHunting版 - amazon二面
发散式思考,选择最优策略,次优策略。。存list把。。。每个策略一个queue呢?这
样按原定计划就是一步步move out? 不过决策树也是挺好的解决模型吧
hashmap只是初步考虑,按棋子名取信息,不过你说的类似坐标方式二者结合可能会更
方便..
s****r
发帖数: 24
23
T是比较喜欢问用户模型之类的,他们好像很注重怎么提高用户数目;
记得有怎么比较不同算法在提高用户模型上面的不同,
还有map/reduce 实现连续数值的决策树,
就是 分支策略是 最小化方差 而不是基于墒的(离散值);
map/reduce 实现pagerank 等;
还有就是twitter 里面用户的influence model 之类的;
几个月前面的,悲剧了;
g*****r
发帖数: 1037
24
来自主题: JobHunting版 - 一道设计数据结构题目
给一个已经生成好的决策树(Machine Learning),设计数据结构。
最简单的就是直接用TREE 结构,traverse 的复杂度O(logN).还有比这个还要好的数
据结构么?
多谢。
O******i
发帖数: 269
25
N * logN = log(N^N)貌似不对?
另外,说基于比较的排序下界是N*logN,
就是先得到总共有N!的排列方式,然后用到了决策树,高度就是
log(N!)
然后用了什么斯托林公式还是积分图,得到
log(N!)大致相当于N * logN
j*********6
发帖数: 407
26
来自主题: JobHunting版 - 怯生生地问一句。。
有一个 “决策树” 的概念 所以就可以用DFS
z*****4
发帖数: 12
27
来自主题: JobHunting版 - 分享一道Yelp电面题
这题是电面的其中一道。题目不难,不需要写代码,只是从来没见过这么问的,一上来
有点晕,搞了挺长时间才答出来。
什么样的排序算法时间复杂度最差。先说的冒泡排序,O(n^2)。再次的想了一会。发现
通过决策树的方式可以推出来最坏情况是n!。对方问怎么排序才能达到这么次的情况。
想了半天想不出来,后来终于在一再提示下打出来了。就是列举所有可能的情况,知道
其中的一种是排序好的……
时候想想其实也不难,不知是不是刷题脑子刷木了,稍微绕点小弯就想不出来了。
a*****s
发帖数: 1121
28
来自主题: JobHunting版 - workday onsite面经,已挂
上周五的onsitee,只刷过三道leetcode题目,硬着头皮上了。免得是大数据platform
组SMTS,挂了,不知道谁黑的。
一个俄国小哥:
比较热情, 先问了stack用linklist和array实现的优缺点,然后问了如何用二维数组
存储神经网络,比较耐心的引导类型,最后时间没有了,就只讨论了一下为什么这么做
。俺提出了一些可能的;
印度人:
上来很详细的问了以前的做的东西,HIVE如何转化成TEZ的,TEZ和MAPREDUCE的性能区
别,Slider提交任务需要那三个文件,我说就是三个json文件关于资源请求,可执行文
件等等,半年前作的实在记不清了,他解释说是metainfo.xml, 和两个json文件,俺
就极力说服他,please检查slider的apache JIRA buglist,现在俺还有几个ticket要
解决,他说他会。没让写code
一个国人伯克利小伙子:
随便问了问以前的项目,然后让做题, 给两个string,一个str1,一个str2,找出
str1里所有的str2
出现的第一个位置:比如ababab,ab那么返回数组[0,2,4]。先让写te... 阅读全帖
f*******r
发帖数: 976
29
来自主题: JobHunting版 - workday onsite面经,已挂
Move on. 祝LZ早日拿大offer

上周五的onsitee,只刷过三道leetcode题目,硬着头皮上了。免得是大数据platform
组SMTS,挂了,不知道谁黑的。
一个俄国小哥:
比较热情, 先问了stack用linklist和array实现的优缺点,然后问了如何用二维数组
存储神经网络,比较耐心的引导类型,最后时间没有了,就只讨论了一下为什么这么做
。俺提出了一些可能的;
印度人:
上来很详细的问了以前的做的东西,HIVE如何转化成TEZ的,TEZ和MAPREDUCE的性能区
别,Slider提交任务需要那三个文件,我说就是三个json文件关于资源请求,可执行文
件等等,半年前作的实在记不清了,他解释说是metainfo.xml, 和两个json文件,俺
就极力说服他,please检查slider的apache JIRA buglist,现在俺还有几个ticket要
解决,他说他会。没让写code
一个国人伯克利小伙子:
随便问了问以前的项目,然后让做题, 给两个string,一个str1,一个str2,找出
str1里所有的str2
出现的第一个位置:比如ababa... 阅读全帖
g*****l
发帖数: 424
30
来自主题: JobHunting版 - 数据科学之江湖兵器谱 (转载)
【 以下文字转载自 DataSciences 讨论区 】
发信人: greatel (灵致), 信区: DataSciences
标 题: 数据科学之江湖兵器谱
发信站: BBS 未名空间站 (Sun Oct 9 16:57:10 2016, 美东)
【注】原发于微信公众号:data_wisdom
数据江湖,风起云涌。各路英豪,群雄逐鹿。
这是一个数据科学最好的时代,也是数据江湖最乱的时代。
那么在这么一个特殊的江湖里面浪,有什么兵器是值得我们去关注的呢?这篇文章列举
了一些常用方法(刀剑),并不涵盖工具与平台。就先让我们一起去看看这个排名不分
先后左右的兵器谱。
数据科学家Vincent Granville博士发表博文列举了数据科学家常用的45种技术。这是
个很适合初学者去逐个了解的列表。当然,这并不代表数据科学(统计学)的全部。虽
然他并没有提出自己的详细总结,但是有志于学习数据科学的同学不妨初步有个印象,
有不太熟悉的topic可以进一步去了解一下。另外我在后面也补充了我认为也值得学习
的领域,很多人都会在日常的数据实践中用到。多学有益于身心健康。
首先需要说明的是,这些技术... 阅读全帖
w*********1
发帖数: 40
31
来自主题: JobMarket版 - 蚂蚁金服招人
Special Alibaba recruitment meeting in Silicon Valley in May, job in
Hangzhou/ Shanghai. Resumes from anyone thinking about returning to China
for career development are welcomed.
Alibaba Ant Financial will hold the special recruitment meeting for high-end
technology positions in Silicon Valley in May (specific time and place to
be confirmed). The department open to recruitment this time is Ant Financial
Internal Business Division.
Ant Financial International Business
Aiming to be a globalized I... 阅读全帖
a*****g
发帖数: 19398
32
来自主题: Parenting版 - 今年的植入广告(图)
呵呵,如果细扣起来文字
“走一步看三步”只是说决策树分成三支(广度),或者是深度看三步
比那个几何级数加倍还是差远了。
再细扣,其实中文的“三”不总是代表二后面那个数字,还代表“许多”
世界上曾经有几种语言,只有 1和2 两个数字,然后就是“许多”(没有 4 5 6之类的)
j****n
发帖数: 53
33
来自主题: Reunion版 - 上海中信代签经历-签过!
首先要说明的是,中信代签要求的材料比面签的审核地严格(特别是156表),以下是
小结
1.156表单页打印
2.156表8、9两项按照pdf文件填,千万别填“NONE”
3.已经取消了历次在美90天停留的规定,签证过期12个月内的就可代签
4.签证费904元
5.上海中信代传递办理处现只有一处(其他4处不再办理):
南京西路1168号2701室
电话:52925196
营业时间:9:00-11:30am
1:00-4:30pm
有问题直接打上面的电话,可直接交材料不需预约。
6.B2不需要邀请信,如果带了他们也收。
7.按指纹在领事馆,交材料时中信会给你按指纹时间,如:约在12点30,不必要太早,
11点前去了也没有用
8.邮件领取查询021-54036980(对自取邮件的来说)
下面是爸爸妈妈的日程进展:
1/20中信交材料
2/4日领馆按指纹
签发日:2月5日
2月10日在巨鹿路915号自取邮件
附上相关链接:
上海中信代签决策树:
http://shanghai-ch.usembassy-china.org.cn/ft_
s******x
发帖数: 15232
34
来自主题: Reunion版 - Visa in Shanghai through the bank
如果你看是英文的网页看不明白,这里是中文的:
http://shanghai-ch.usembassy-china.org.cn/ft_program.html
代传递业务决策树
English
Q1: 申请人是否小于14周岁或大于79周岁?
“Yes” 请点击 Option A
“No” 请看以下 Q2
Q2: 你是否在你居住地申请,或者你最近的签证由美国驻华使领馆签发的?
“Yes” 请看以下 Q3
“No” 请点击 不能使用此项服务
Q3: 申请人最近的这张签证是否有效或签证过期时间小于12个月?
“Yes” 请看以下 Q4
“No” 请点击 不能使用此项服务
Q4: 申请人是否申请相同的签证类型?如果续签以下的签证类型还需其它的申请材料:
- F / M签证:I-20表上的学校名字是否与他最近的这张签证上所列的学校名字相同?
- J签证:DS-2019表上的机构名称是否与他最近的这张签证上所列的机构名称相同?
- H/O/P/Q/L签证:I-797表上的工作单位名称是否与他最近的这张签证上所列的工作单
位名称相同?
“Yes” 请看以下 Q5
“No” 请
a******r
发帖数: 169
35
我家居住地属北京使馆管辖,父母上次签证在一年之内,是在北京面谈的
如果下次他们要用中信免面谈签证,可以交到上海领事馆吗?
从上海领事馆的“代传递业务决策树”看(http://shanghai-ch.usembassy-china.org.cn/ft_program.html),貌似还有在居住地申请的要求。
如果不行,他们可以通过上海的中信银行递到北京使馆吗?
谢谢
Y***C
发帖数: 249
36
Tsla的长远估值,我认为应该是Scenario驱动。就是市场是把它当未来行业领头羊的身
份来看的,最保守的情况要比照现有行业领袖的估值,然后就像决策树一样,每完成一
个实现目标的关键里程碑,公司股价来一个大幅跳跃。所以计算汽车销量、售价、成本
等等都是没有意义的,gigafactory也只是一个象征。如果tsla的平民车热卖,它一定
会收购现有汽车厂的生产线,去预测它能卖50万还是100万都是瞎忙活。核心是tsla能
不能创新,能不能冲击现有行业的格局,如果能,就像苹果一样,会有无数的生产商倒
戈,帮它建设产能,如果不能,tsla从股价上就是死路一条,变成最大的空头机会。
我个人建议,真正需要关注的是tsla新车的受欢迎程度,它在美国直销模式和充电网络
的威力,它在海外和BMW对抗谁能占上风。基于数字的分析是分析师吃饭不能不做的工
作,正好用来糊弄一般投资者,我们利用这些数字和报告的误导来抓机会。
t*******i
发帖数: 4960
37
我是想,计算资源足够的话,是不是穷举法就可以了,不需要什么决策树,神经网络。
看网上有争论的,穷举可能性太多,计算机目前还无法实现。
但是如果假设资源足够穷举的话,结果会怎么样?毕竟现在资源越来越丰富。
p*****r
发帖数: 1883
38
本人F1,去年这个时候上海签证,被check之后三个礼拜搞定,现在又要回去签,看上
海领事馆给个决策树,条件一路符合
下来,最后说了这个:
如果申请人的签证现在还有效或者过期时间小于12个月,并且在最近的这张签证上有”
CLEARANCE RECEIVED”的字样,申
请人仍可以通过中信银行的“代传递”服务递交申请。中信银行会为你在上海领馆安排
一个签证的面谈时间。
这个意思是中信给你挑个时间还得再去面谈?这是自己去预约一个比较好?谢谢啊
c****p
发帖数: 6474
39
来自主题: Arizona版 - 中国超算芯片
基于决策树的棋类运动AI超过人类是必然的。现在还有没超过的只是个时间问题。
另外,这东西不是用来和人类下大棋的。


: 下五子棋都赢不了我

B*******S
发帖数: 2379
40
CSSA在就支持奥运,反对奥运政治化,反对西藏独立几个问题上希望以最安全有效的方
式解决问题,传达民意.
在这最关键的时刻CSSA紧急举行了committee内部磋商, 结果一致通过决定:
**举行迎奥运, 反藏独, 树新风, 三代表大型fashion show**
m*****n
发帖数: 2152
41
来自主题: Go版 - 人输给狗是在计算能力上
其实,不要悲观,这次人输给狗是在计算能力上。
狗用了NN,模仿了人的思维方式,同时加上牛逼的计算能力才赢得。
我觉得,要公平的话,就让人加上蒙特卡洛决策树电脑一起对alphaGO。
这样才能看出alphaGo学人学到什么程度了。
n*****t
发帖数: 22014
42
来自主题: Go版 - 阿狗的特点总结
我觉得很多次都不一定是全局最佳,而是全局最简。
比如第一局的二路立,没有余味了,被人类唾弃。但实际上呢?可能阿狗认为定型之后
大大降低这里的变化,决策树的这一部分可以 ctrl-s 了。同样,中腹枷吃二子也是,
黑出动的话会有很多看不清的变化。类似情况第二第三局层出不穷。
基本上,狗判断哪里最大还是有一定困难的,比如未定型的棋怎么点目,你必须计算到
定型之后才知道,然后在几种结果里选,所以才有“这块先算 7 目半吧”
m******t
发帖数: 1171
43
围棋搜索空间太大。所以狗肯定是选一些狗认为最有可能的树去捜。
78(L6)狗没捜,或者没有仔细捜。结果死上面了。
也就是说狗的搜索会有遗漏,但是不容易触发。要天才,或者创造力超越狗学过的棋谱
的人才能触发。
o*****p
发帖数: 2977
44
来自主题: Go版 - 科学再次战胜玄学
这总结就很胡扯了。好像之前的棋理都是玄学,无关人们在比赛中的胜负经验。而
Alphago是因为突然有人开始开窍通过胜负来归纳经验了 ---- 然后就赢了。
不要乱发感慨。
另外神经网络恰恰更接近于玄学,因为全是参数,只知道有这个输入就有这个输出,
没有可以人可以进行经验归纳总结。要是神经网络(或者deeplearn)换成决策树算法
,倒能总结归纳。
o*****p
发帖数: 2977
45
来自主题: Go版 - 科学再次战胜玄学
这总结就很胡扯了。好像之前的棋理都是玄学,无关人们在比赛中的胜负经验。而
Alphago是因为突然有人开始开窍通过胜负来归纳经验了 ---- 然后就赢了。
不要乱发感慨。
另外神经网络恰恰更接近于玄学,因为全是参数,只知道有这个输入就有这个输出,
没有可以人可以进行经验归纳总结。要是神经网络(或者deeplearn)换成决策树算法
,倒能总结归纳。
l******t
发帖数: 55733
46
不大可能看懂因为后面是巨大的决策树剪纸。阿狗至少应该给出每步棋的各点的估值
f*****g
发帖数: 15860
47
来自主题: TexasHoldem版 - 为什么raise是大约2.5BB?
倒没说2BB别人一定就call,2.2就跑,实际情况比这个复杂得多,但是实践证明,2.2-
2.5是最实惠的,尤其对于大家都只有10-20个BB左右,又非常aggressive的情况下。0.
2或者0.5BB对于至少已经是0.5(SB)+1(BB)+limpers(忽略)+2(mini-raise)=3.5BB的pot
来讲,odds差异可以基本不计。
目前最牛X的那帮人,很多没上过大学,可能高中都没毕业,不是说它们不聪明,但是
也绝对不会在那么几秒之内,脑袋里面马上画棵决策树,N-way,然后套入XYZ各人的
range,effective stack,3-bet %,flop odds, turn shoving possibility...然后
快速求解“最优”到底是2.2还是3还是4? 末了还得想想是不是符合自己的bet size习
惯?是否暴露?是否应该暴露或者假暴露...
这帮人就是不停raise,sometimes almost with any 2,别人投降的时候他用3BB也没
意义,别人反抗的时候他还变相pot control,减少前期投资。
积少成多,每把要是都省那... 阅读全帖
d*****0
发帖数: 1500
48
来自主题: TexasHoldem版 - 为什么raise是大约2.5BB?
赞“脑袋里马上画棵决策树”,^_^,99%赞同f老大的points,个人体会,降低raise
size一定程度上拓宽了对手的calling range,对打post flop有自信的aggressor而言
,是+EV。
另外,概率哥老打mtt还有cmis大大,他们估计更能体会这微小差异之中的微妙之处。
y**l
发帖数: 1876
49
来自主题: gardening版 - 番茄整枝的决策流程
这个双干整枝,是只留2个枝干吗?
还是2叉树那样,一直双下去?
l*****o
发帖数: 19235
50
获奖情况: 作为第一完成人,分别获得:
1. 2008年度上海高等学校教学名师奖
2. 2007年度宝钢优秀教师
3. 2006年度科技部 国家科技进步奖
4. 2006年度上海市青年科技英才
5. 2005年度教育部国家教学成果奖
6. 2004年度上海市科技进步一等奖
7. 2004年度上海市优秀教育成果一等奖
8. 2004年度上海市育才奖
9. 2003年度教育部科技进步二等奖
10. 国务院”2002年度政府特殊津贴”
目前在研项目包括:
1. HSD:Distributed Learning and Collaboration for Next Generation
Educational Settings,美国国家自然科学基金,
2. 基于情境感知的多通道融合交互模型与关键技术,863 项目子课题,
3. 基于网络测量的覆盖网络构建算法研究与应用,国家自然科学基金
专利: 专利已授权5项
1. CN 1216491C 基于对等互连的多点视频会议系统的应用层组播方法
2. CN 100362531C 结合时域差分和空域分级的运动人像实时自动跟踪方法
3. CN 128102... 阅读全帖
首页 上页 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 下页 末页 (共10页)