W**********U
发帖数: 132 | 1 听了几个计算机专业的招聘报告。 一个讲怎么给一个极端性质的组织建模， 以便预测
该组织在某种条件下是否会进攻一个国家。 另外一个讲怎么给一个多硬盘的应用建模
， 以便发现系统瓶颈。 他们都是先找出可能的参数（parameter）， 然后去尽量逼
近给出的历史数据。 然后就说这个模型非常符合数据。
问题是这种所谓的模型， 如果工作的话， 一般只是对该应用有效。 对于一个新的应
用，这个过程就得重新来过。 而且， 有些所谓的模型， 根本没必要。象上面的第一
个例子，该组织是否会进攻一个国家只是一个0/1 的问题； 有太多的因素参杂在其中
， 根本就不应当做过分分析。上面的第二个例子， 如果你能找到可能的参数， 你就
应当可以对它们进行测试去找到系统瓶颈， 根本就不需要所谓的模型。
跟一个做统计识别的朋友聊过这个， 发现他们也有类似的问题： 所谓的统计识别建模
（比如识别坦克或者攻击）， 对于某个单纯的历史数据很符合(精确度不到99%， 文章
就不能发), 但对新的应用或环境就不起作用了。
那么， 这种建模研究究竟有多大意义？ （以前觉得生物的穷举研究很没意思， 现在
发现所谓的统计建模也是这样。 我的理解错了吗？） |
c***4
发帖数: 114 | 2 你说的根本就是两个问题，估计和预测。你的侧重点不一样，做的方法和理论性质当然
不一样。
【在 W**********U 的大作中提到】
: 听了几个计算机专业的招聘报告。 一个讲怎么给一个极端性质的组织建模， 以便预测
: 该组织在某种条件下是否会进攻一个国家。 另外一个讲怎么给一个多硬盘的应用建模
: ， 以便发现系统瓶颈。 他们都是先找出可能的参数（parameter）， 然后去尽量逼
: 近给出的历史数据。 然后就说这个模型非常符合数据。
: 问题是这种所谓的模型， 如果工作的话， 一般只是对该应用有效。 对于一个新的应
: 用，这个过程就得重新来过。 而且， 有些所谓的模型， 根本没必要。象上面的第一
: 个例子，该组织是否会进攻一个国家只是一个0/1 的问题； 有太多的因素参杂在其中
: ， 根本就不应当做过分分析。上面的第二个例子， 如果你能找到可能的参数， 你就
: 应当可以对它们进行测试去找到系统瓶颈， 根本就不需要所谓的模型。
: 跟一个做统计识别的朋友聊过这个， 发现他们也有类似的问题： 所谓的统计识别建模
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G*****m
发帖数: 222 | 3 无知真可怕。
【在 W**********U 的大作中提到】
: 听了几个计算机专业的招聘报告。 一个讲怎么给一个极端性质的组织建模， 以便预测
: 该组织在某种条件下是否会进攻一个国家。 另外一个讲怎么给一个多硬盘的应用建模
: ， 以便发现系统瓶颈。 他们都是先找出可能的参数（parameter）， 然后去尽量逼
: 近给出的历史数据。 然后就说这个模型非常符合数据。
: 问题是这种所谓的模型， 如果工作的话， 一般只是对该应用有效。 对于一个新的应
: 用，这个过程就得重新来过。 而且， 有些所谓的模型， 根本没必要。象上面的第一
: 个例子，该组织是否会进攻一个国家只是一个0/1 的问题； 有太多的因素参杂在其中
: ， 根本就不应当做过分分析。上面的第二个例子， 如果你能找到可能的参数， 你就
: 应当可以对它们进行测试去找到系统瓶颈， 根本就不需要所谓的模型。
: 跟一个做统计识别的朋友聊过这个， 发现他们也有类似的问题： 所谓的统计识别建模
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W**********U
发帖数: 132 | 4 Wow, this is very condescending. If I have offended you in my original post,
I apologize. Which part of my post rattled you?
Actually, a couple of faculty members asked the same question in the
presentation and the candidate acknowledged that when moving to a similar
application, the model will likely not work and one has to "think critically
" (in the presenter's own words) to come up with new parameters. But people
take this approach of modeling in their research anyway. So, why?
If you are in the field of CS or statistical pattern recognition, I would
like to hear your insights. Finding out a flaw in my reasoning is why I
posted here.
【在 G*****m 的大作中提到】
: 无知真可怕。
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a****l
发帖数: 8211 | 5 1)funding
then 2)tenure
then 3)hopefully someone would eventually come up with something that
actually works.
【在 W**********U 的大作中提到】
: 听了几个计算机专业的招聘报告。 一个讲怎么给一个极端性质的组织建模， 以便预测
: 该组织在某种条件下是否会进攻一个国家。 另外一个讲怎么给一个多硬盘的应用建模
: ， 以便发现系统瓶颈。 他们都是先找出可能的参数（parameter）， 然后去尽量逼
: 近给出的历史数据。 然后就说这个模型非常符合数据。
: 问题是这种所谓的模型， 如果工作的话， 一般只是对该应用有效。 对于一个新的应
: 用，这个过程就得重新来过。 而且， 有些所谓的模型， 根本没必要。象上面的第一
: 个例子，该组织是否会进攻一个国家只是一个0/1 的问题； 有太多的因素参杂在其中
: ， 根本就不应当做过分分析。上面的第二个例子， 如果你能找到可能的参数， 你就
: 应当可以对它们进行测试去找到系统瓶颈， 根本就不需要所谓的模型。
: 跟一个做统计识别的朋友聊过这个， 发现他们也有类似的问题： 所谓的统计识别建模
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d*****y
发帖数: 1058 | 6 重要的是方法和思路
换个问题当然得重来，但是方法思路是不变的啊
post,
critically
people
【在 W**********U 的大作中提到】
: Wow, this is very condescending. If I have offended you in my original post,
: I apologize. Which part of my post rattled you?
: Actually, a couple of faculty members asked the same question in the
: presentation and the candidate acknowledged that when moving to a similar
: application, the model will likely not work and one has to "think critically
: " (in the presenter's own words) to come up with new parameters. But people
: take this approach of modeling in their research anyway. So, why?
: If you are in the field of CS or statistical pattern recognition, I would
: like to hear your insights. Finding out a flaw in my reasoning is why I
: posted here.
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s**********y
发帖数: 509 | 7 你这问题就是： 如果我对系统还没有充分认识， 我怎么可能建模? 比如说系统的下一
个行为是建立在一个还没有被测量的参数上， 你的模型有什莫用？
相关的问题是， 如果我对系统已有了充分认识， 我还要建模干什么？
你的结论就是统计模型或者是不完备的， 或者是无用的。
归根结底，就是你接受或不接受系统有不确定性。爱因斯坦就说过 上帝不是在掷骰子
。
【在 W**********U 的大作中提到】
: 听了几个计算机专业的招聘报告。 一个讲怎么给一个极端性质的组织建模， 以便预测
: 该组织在某种条件下是否会进攻一个国家。 另外一个讲怎么给一个多硬盘的应用建模
: ， 以便发现系统瓶颈。 他们都是先找出可能的参数（parameter）， 然后去尽量逼
: 近给出的历史数据。 然后就说这个模型非常符合数据。
: 问题是这种所谓的模型， 如果工作的话， 一般只是对该应用有效。 对于一个新的应
: 用，这个过程就得重新来过。 而且， 有些所谓的模型， 根本没必要。象上面的第一
: 个例子，该组织是否会进攻一个国家只是一个0/1 的问题； 有太多的因素参杂在其中
: ， 根本就不应当做过分分析。上面的第二个例子， 如果你能找到可能的参数， 你就
: 应当可以对它们进行测试去找到系统瓶颈， 根本就不需要所谓的模型。
: 跟一个做统计识别的朋友聊过这个， 发现他们也有类似的问题： 所谓的统计识别建模
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W**********U
发帖数: 132 | 8 如果他说， 我按照这个思路， 找到了这些参数，然后找到这个具体问题的系统瓶颈，
大多数人会没有异议。
问题是人家动不动就说， 我构建了一个模型。这是我的贡献。(这个申请者最后其实也
没有找到那个系统瓶颈， 因为他用的数据是微软公开的处理过的数据。)
问题是这个东西并不是一个通用的模型， 它并不适合其他的问题（即使是很类似的同
类问题） 。所以它不是一个通常意义下的模型(象DNA模型， 通用计算机模型)。 称
呼这种研究为模型似乎想争取太多的功劳。
总觉得在很多所谓的模型 （model）， 构架 (framework)，的研究中， 这些词被滥
用了。
【在 s**********y 的大作中提到】
: 你这问题就是： 如果我对系统还没有充分认识， 我怎么可能建模? 比如说系统的下一
: 个行为是建立在一个还没有被测量的参数上， 你的模型有什莫用？
: 相关的问题是， 如果我对系统已有了充分认识， 我还要建模干什么？
: 你的结论就是统计模型或者是不完备的， 或者是无用的。
: 归根结底，就是你接受或不接受系统有不确定性。爱因斯坦就说过 上帝不是在掷骰子
: 。
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s**********y
发帖数: 509 | 9 如果这个参数无人测量， 模型如何能“找到”此参数？
建模的唯一目标是有用。 如何评价有用就不展开了。
【在 W**********U 的大作中提到】
: 如果他说， 我按照这个思路， 找到了这些参数，然后找到这个具体问题的系统瓶颈，
: 大多数人会没有异议。
: 问题是人家动不动就说， 我构建了一个模型。这是我的贡献。(这个申请者最后其实也
: 没有找到那个系统瓶颈， 因为他用的数据是微软公开的处理过的数据。)
: 问题是这个东西并不是一个通用的模型， 它并不适合其他的问题（即使是很类似的同
: 类问题） 。所以它不是一个通常意义下的模型(象DNA模型， 通用计算机模型)。 称
: 呼这种研究为模型似乎想争取太多的功劳。
: 总觉得在很多所谓的模型 （model）， 构架 (framework)，的研究中， 这些词被滥
: 用了。
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