necther的博客_对事物的理解

面试的时候你感觉受到尊重了吗？

案例一：技术面试问题过于简单，招致资深候选人反感某家创业公司的CTO离职，需要招一位新的CTO。一位资深候选人A到场面试，但由于公司暂时没有足够高阶的技术人员，技术面试官是由昔日CTO的下级担任的。几番一问一答下来，候选人逐渐失去了谈话的兴趣：「我当场就爆粗口了，觉得这面试官问的问题都很浅，技术能力比我还差的人有什么资格面试我呢？」资深职业顾问Summer表示，这类情况的确比较尴尬，但如果HR提前

面试

尊重

原创 2018-12-06 09:03:04 1537 阅读 1评论

如来佛祖与样本均衡的关系

为什么如来佛祖能够成佛其他的和尚却没有成佛的因为如来佛祖是王子出家已经体会过人世间的苦乐积累了足够的和较为较为均衡的正负样本从中悟出人生真谛很多人都是迫于生计或者逃避人生苦难遁入空门做不到放下一切所以难以成佛另外一个是心理阈值的问题如来佛祖的心理阈值是非常高的释迦牟尼是迦毗罗卫国的王子，他生活非常富足，父亲曾经修筑了春、夏、冬三个宫殿，从小锦衣玉食，可谓要风得风要雨得雨。对比很多出家人并没有完整享

人生

原创 2018-10-12 16:46:39 530 阅读

做统计特征需要注意的事项

1、要清楚的知道如果有两个样本他们的特征相似，是否就真的代表他们在现实世界中对预测结果的影响是相似的，否则这个就不是特征。2、要避免陷入自己计算自己的怪圈，会导致过拟合。3、采用一个样本的统计特征会比这个样本的本身的特征来预测效果要好。4、要相信人类才是这个世界的最高智慧，建立模型的时候合理思考究竟是什么对预测的结果会有影响，这些影响是怎么组织起来的，这些思考是建立模型的关键。5、合理的计算方式来

算法

统计特征

原创 2018-07-16 15:56:09 1009 阅读

关于刻意练习

刻意练习是需要一个度的每天必须要设定一个限度并不是越多越好，否则过度了之后效率是下降的还可以通过自己的输出来强化的自己的输入刻意练习的不光是知识还需要练习技能什么是学会了呢当你学会了某个技能的心理表征才算是学会了实际上一万小时并不是一个实际的数字是一个大概的数字不同的任务是不同的时间所以千万不要被一万小时定律的这个一万小时吓到这个一万小时是为了写书的时候好传播并不是真的每个事情都要练习一万个小时刻

学习

刻意练习

原创 2018-07-08 16:18:41 721 阅读

为什么不喜欢看电视

我有小孩之后就把家里的电视给拆了因为现在的电视简直不能看，取而代之的应该是书架和经典的书籍电视主要有以下几个问题：1、电视对于人的影响是一个灌输式的，不是主动思考的，2、电视节目非常浪费时间，随便一个电视剧就是几十集一追剧就要几个月3、现在的演艺明星很多都靠卖弄人设为生，以前还讲一点演技，起码还有点干货，还显得为观众有所付出，现在他们只需要维持一个人设就可以赚钱，这个钱我是不出的。4、电视节目的信

娱乐

原创 2018-07-01 17:26:16 626 阅读

对于分类回归树和lightgbm的理解

在分类回归树中之所以要先分类后回归的原因是，对于一般的线性回归是基于全部的数据集。这种全局的数据建模对于一些复杂的数据来说，其建模的难度会很大。所以我们改进为局部加权线性回归，其只利用数据点周围的局部数据进行建模，这样就简化了建模的难度，提高了模型的准确性。树回归也是一种局部建模的方法，其通过构建决策点将数据切分，在切分后的局部数据集上做回归操作。比如在前面博客中提到的风险预测问题，其实就是在特征

算法

理解

原创 2018-06-15 15:47:31 4721 阅读 1收藏 2评论

共轭函数和原函数的关系

原函数约束很多，不一定是凸函数，也就是说原函数是一个也许有很多极小值的多维空间函数，它是不容易求最小值的。用来拟合，容易陷入局部最小值，得到的结果不够泛化。举例：一个训练好的分类器，对一些东西分类很准（拟合误差达到局部极小值），泛化能力很差（拟合误差不是全局最小）。通过求共轭函数，我们把它原函数映射到另一个多维空间（自变量都变了），变成一个新函数，这个函数是凸的，而且它的最大值小于等于原函数的最小

算法

共轭函数

关系

原创 2018-06-14 15:01:36 10000+阅读 1点赞

为什么很多年轻人不想生孩子

尽管二胎政策已经放开两年，但中国的生育率仍无可避免的出现了走低趋势。根据×××的数字，2017年我国出生人口与生育率分别为1723万人和12.43‰，两个指标双双下跌，其中出生人口远低于国家卫计委的预测数值简单来说有以下几个原因：1、古时候的农耕文明，越生孩子，国家越发达，人口越多，军队越多，可以开垦更多的田地，更多劳动力等等，所以生孩子是投资，多子多福。现代社会不一样了，生孩子不受教育，并不

生活

原创 2018-05-21 09:49:33 1478 阅读

罗振宇的骗局

来源：微信公众号“拾遗”作者：拾遗　　1　　我朋友刘刚的一天是这样度过的：　　叮铃铃——早晨闹钟响起。　　他眼一睁，立马抓过手机，打开“得到”，倾听60秒罗胖教导。刷牙与吃早饭时，打开“喜马拉雅”，“完成了30分钟的音频学习。”然后，他出门上班。地铁上，再点开“知乎live”“听了三个知名答主的经验分享。”中午吃饭与午休的时间，他又点开了“在行”，“抓紧学习了《如何成为写作高手》。”下班路上，他又

知识付费

转载 2018-05-16 08:55:40 959 阅读

用户真正的需求和生于行伍之间

1、相比锤子手机老罗我更欣赏的是小米或者谷歌的发布会我们从来不需要讲情怀，说自己加了多少班，难道小米的工程师谷歌的工程师就不加班就没有工匠精神2、老罗是教英语的他没有在基层干过雷军是程序员出身基本上把IT行业的职位都经历了一遍这个就好像一个学校的校长居然没有当过老师他就不能体会到一线教师遇到的问题3、PC的问题给PC解决怎么在锤子手机上面变成了由手机来解决希望锤子手机还是专心做好手机而不是把手机改

用户

真正

需求

产品设计

用户调研

原创 2018-05-16 08:06:38 730 阅读 1点赞

机器学习的特征究竟是什么

特征究竟是什么神经网络中的权值是什么神经网络的结构又是什么机器学习的模型是什么参数是什么这一切都是现实世界在算法中的倒影机器学习的根本就是要找到这个倒影我们用模型去映射这个现实世界好像以前做牙齿矫正要做一个石膏模型用一个石膏放在嘴里，然后取出来就可以做出牙齿的模型机器学习也是如此，我们用一个模型（石膏）去做成牙齿的形状，牙齿就是他的数据，牙齿的形状就是参数。如果模型不好比如用木头就不适合模仿牙齿这

机器

学习

特征

原创 2018-05-01 20:02:37 3434 阅读 1点赞

人生中要经历的形式主义

1、我的数学老师在他父亲去世的时候整个后事办下来只花了一千多块钱，既没有风光的葬礼也没有金玉镶嵌的骨灰盒，但是人们都说他是个大孝子。他的父亲活了九十岁，最后几年病卧在床，老师每天还在学校给我们上课，中间一有时间就回到市区的家里照顾父亲。来来回回跑了几年，大家都觉得他非常辛苦，但是却看不到他一点为难的神情。要说人活着实际上就是图一个温暖，关怀，照顾。风光的葬礼和金玉的骨灰盒都是给其他人看的，死都死了

形式

主义

原创 2018-04-27 08:30:08 656 阅读

为什么要做技术

美国商务部在美东时间4月16日宣布，将禁止美国公司向中兴通讯(00763)销售零部件、商品、软件和技术7年，直到2025年3月13日。理由是中兴违反了美国限制向伊朗出售美国技术的制裁条款。由于美国公司在这7年内都不得卖东西给中兴，对中兴而言，未来不论是产品开发、规划、制造、销售等环节都会造成极大的影响，无疑将重挫中兴的发展。央视新闻客户端4月15日消息，美英法三国对叙利亚发动军事打击后，叙利亚驻联

祖国

技术

原创 2018-04-18 08:52:52 666 阅读 1点赞

如何通俗的理解极大似然估计

我昨天晚上买了一罐八宝粥在里面找了半天桂圆一般一罐八宝粥是有一颗桂圆的我们现在可以通过数这一罐八宝粥中的各种原料的颗数来推测厂家在生产的时候的原料的配比这里的理论依据是就是极大似然估计似然是像这个样子的意思极大似然估计，通俗理解来说，就是利用已知的样本结果信息，反推最具有可能（最大概率）导致这些样本结果（我手中的八宝粥）出现的模型参数值（厂家原料配比）！换句话说，极大似然估计提供了一种给定观察数据

极大

似然

估计

原创 2018-04-16 10:03:35 4794 阅读 2点赞

如何形象的理解贝叶斯公式

![](http://i2.51cto.com/images/blog/201804/13/a6d5a0ed707e3a818f2580b3a3d10aa0.png?x-oss-process=image/watermark,size_16,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_90,type_ZmFuZ3po

贝叶斯

形象

理解

转载 2018-04-13 08:32:55 1224 阅读 2点赞

对约束条件优化问题的理解

以二维空间R^2举例无约束的优化问题注意我在图里画了等高线。此时在局部极小值点处的梯度必然为0，比较容易理解。这个梯度为零的条件是局部极小值点的必要条件。这样，优化问题的求解变成了对该必要条件解方程组。2.带等式约束的优化问题,与无约束的问题不同。我们所要求的极小值点被限制在曲线上，我们将称为可行域,解只能在这个可行域里取。如下图所示，曲线（黑色实曲线）经过无约束极小值点（黑点）附近。那么满足约束

约束条件

凸优化

转载 2018-04-11 12:00:47 6688 阅读 1点赞

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