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艾瑪人肉學習週記(Week02):配點銀杏讀統計


開學後第一週的主題是統計,授課老師吳漢銘副教授講得很好(他的笑話都還蠻有戳到我笑點的),以前有些不夠清楚的點被點得更清楚了,不過時間並不夠讓他把上課講義都講到,但有老師講過一遍也比較不會糾結在預習時看到的公式推導和程式語言的畫面。
課堂中有些我很喜歡的內容,下面簡單說一說。
統計vs數學John Tukey,統計學界的畢卡索,竟然是先學化學才去念數學博士,完全不照一般人路數,上課中提到他對後世的貢獻是發明快速傅立葉轉換、創造bit(位元)與software(軟體)、著有《探索性分析》(1977),據說剛寫完沒人理他,到大數據流行有重新被重視。John Tukey說:「對正確問題有個近似的答案,勝過對錯的問題有精確的答案。」
John Tukey強調,「統計應該是科學,而非數學」。上課中特別講到這個人,幫我釐清了統計與數學的差異,簡單說,數學思維想問的是證明在哪裡,統計思維想問的是數據在哪裡,而且統計除了推估出答案後,還要回答「是否可信賴」這個問題,不要只想用複雜的方法調整變數,多看一下資料總是能發現問題。
Trump的推特是誰寫的?Trump的推特用發文時間、發文習慣對比、文字比對、從用字做情感分析等面向,得出Android和iPhone的推文是有兩個不同的作者,Android才是Trump本人。以下這張圖的資料,平常我們可能會把Android和iPhone的字數統計劃成直方圖,但這個作者卻做成下圖,傳達了更多「比較」的意味,資料啊真的是要多看多學才會有這樣的作圖,只要看到別人能有這種發想,就激勵我不要只滿足於目前知道的東西。 

(原文)http://varianceexplained.org/r/trump-tweets/
以上當然是揀選有趣的部分,整天的課程目標至少是讓我們了解統計在人工智慧、機器學習、大數據中所扮演的角色,統計也像是一面鏡子,時時提醒我們不是拿著槌子就把所有的東西當作釘子,實作時,把70-80%的時間花在資料處理上是非常有可能的事,使用補缺、套件前,想想是否合理便極為重要。
畢竟我們追求的不是跑出結果就好,是接近正確、可使用的答案。
本週一晚上我接到同學電話,有個熱心同學應該是有點受不了同學在LINE群組上反應冷淡,像我自己都會回但真的都沒有馬上回,她問我可不可以當組長,我很快答應了免得她積極連絡這些又被拒絕,挫折感太多不利學習,這個世界彷彿沒有獎勵主動積極的人,但這樣的特質仍舊是能做成一些事的重要特質。感謝日常訓練,我平時就有練習面對遲交與忽視,在吃著烤串的晚上接下任務。
隔天馬上寫了以下的內容,老娘的規矩大家看好。(人生就是一種修行)
第一小組運行原則與提醒1.請把時間這個要素放在前面。由於每個人生活步調不同,回覆會有時間落差,未來我會盡量把時間框定清楚,請大家在時間內盡量表示意見,一定無法全部採納,但參與的本身就是一種學習,我們在未來4個月都會是一起學習的小夥伴喔!2.組長和副組長的主要任務是幫忙確認工作分配、規劃進度、開啟表決或討論後做決定,由於現在無法見面,不能跟大家確認眼神,最重要的是讓整個組能跟著班級進度,不盡滿意之處請多包涵。3.作業將是大家合作,每個人輪流彙總。第一週和第二週會由我和Jonasson開始,現在不太確定作業形式,彙總的人可以選自己方便的方式,像是貼在LINE記事本或Google共用請大家提供答案。雖然這次作業大家看起來全會,但之後若遇到自己分配到的部分,完全不知如何下手,請盡早提出來討論,大家可以互相幫忙,若是到最後一刻才兩手一攤,這樣想幫忙都變得困難。
本週功課1.小組問答題2.開始讀自己找到的《R語言實戰分析》,發現上課講義有講到的地方在這本書的後半部,路途還很遙遠。3.開始讀《Deep Learning | 用Python 進行深度學習的基礎理論實作》4.預習材料還不上網...
*白天還在碎念沒有,當晚就躺在我信箱裡了,課前要先確保自己有Google帳號,才可以用Google Colab,文章裡手忙腳亂的樣子簡直就是裝了針孔在我房裡。
https://www.bnext.com.tw/article/52618/recommand-to-programming-language-learner-python-google-colab
程式語言初學者狀況:從0開始學(非常0的那種0,到底要多初學才會有這種狀況)
  • 《R語言實戰分析》前言中有說明斜體表是你應該用自己的值來替換。例如,path_to_my_file,我想若作者沒講我就會很白癡地打上「path_to_my_file」去跑。又或者,提示符「>」,輸入時並不需要輸入。
  • 《Deep Learning | 用Python 進行深度學習的基礎理論實作》中一行長長的指令,現在的其實就是用滑鼠點開檔案的動作。
分類:學習

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