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逻辑似然公司权威发布_为什么阶层越高的人越单纯(2024年12月精准访谈)

内容来源：威名网所属栏目：观点更新日期：2024-12-01

逻辑似然公司

2000年詹姆斯ⷨ𕫥…‹曼和丹尼尔ⷩ𚦥…‹法登 2000年，诺贝尔经济学奖授予美国经济学家詹姆斯ⷨ𕫥…‹曼(James Heckman)和丹尼尔ⷩ𚦥…‹法登(Daniel McFadden)，以表彰他们对微观计量经济学领域所做出的贡献。赫克曼是微观计量经济学的开创者，他创建的选择性模型，以及基于模型研究选择性偏差和对模型进行的二阶段估计等思想和方法从根本上改变了经济学的应用研究；麦克法登的离散选择行为理论成为现代计量经济学的主要研究领域。詹姆斯ⷨ𕫥…‹曼赫克曼于1944年出生于美国芝加哥，在美国罗拉多学院数学本科毕业后转向学习经济学，1971年在普林斯顿大学获得博士学位，曾任教于哥伦比亚大学、耶鲁大学和芝加哥大学，1995年起任芝加哥大学教授。赫克曼将微观计量理论创新与实证研究相融合，集中在劳动力的供给、劳动收益、失业的持续时间、劳动力市场的项目与政策评价，失业的持续时间和判别分析等。他对微观计量所作的贡献体现在“选择性数据模型”以及基于模型进行选择性偏差分析和对模型二阶估计两个方面。第一，赫克曼是选择问题研究的开拓者，对虚拟变量研究出一套基于选择问题的数据识别、估计、检验和应用方法。在1978年，赫克曼在原有模型的基础上加入了更多的虚拟变量，建立了反应市场工资和影子工资的交互影响的模型。此后赫克曼定义了倾向于公平就业法的“情绪”变量方程，与兰德斯的公平就业方程相联立，形成了评估公平就业法效果的模型，这类模型可用于评估经济政策效应。第二，赫克曼此前模型选用极大似然估计方法，二阶段估计是对选择偏差的矫正。其主要思想是：第一阶段，导出工作时间大于0的条件下，对市场公司扰动的条件概率，对条件概率进行极大似然估计；第二阶段是利用极大似然估计的结果对市场工资方程进行OLS、WLS估计，从而对选择性偏差进行校正。他的思想激发了后续大量的研究与应用。丹尼尔ⷩ𚦥…‹法登麦克法登1937年出生于北卡罗来纳州，本科在明尼苏达大学学习物理专业，1950年转向学习经济学，1962年在明尼苏达大学获得博士学位，1990年以来任伯克利分校考克丝经济学教授。麦克法登对微观计量重要的贡献是他对经济理论的发展和离散选择的计量经济方法论的创新。麦克法登研究选择行为，即用0、1、2、3对不同的因变量进行赋值，建立条件逻辑模型，并以条件逻辑模型为基础进行实证研究。此后麦克法登又将他的理论推广到联合条件概率模型，这为后来多元嵌套逻辑模型、广义极值模型提供了基础。离散选择行为理论改变了计量经济学对个人行为的研究思想。

𐟧SPSS卡方检验结果解读𐟓ˆ 𐟔在SPSS的输出结果中，找到皮尔逊卡方值和显著性值（Sig.）是解读卡方检验结果的关键。𐟔 𐟓Œ首先，我们要判定P值。当样本数量（n）大于等于40时，如果最小期望计数大于5，我们可以使用皮尔逊卡方的显著性值。若最小期望计数在1到5之间，则选用似然比的显著性值。而当最小期望计数小于1时，线性相关的显著性值更为合适。𐟓Œ 𐟓‹在本案例中，样本数量为395，大于40的门槛。同时，最小期望计数为4.46，介于1和5之间，因此我们选择了似然比的显著性值。𐟓‹ 𐟎‰最后，得到的显著性值为0.000，这个值小于0.05，意味着变量之间存在显著差异。这表明是否为本地人与非遗项目体验次数之间确实存在显著关联。𐟎‰ 𐟒ᨧ㨯𛓐SS的卡方检验结果，关键在于理解P值的判定逻辑和显著性值的含义。通过这些步骤，我们可以更深入地了解数据背后的故事。𐟒က

𐟌Ÿ教育心得分享 | DAY 2𐟌Ÿ 今天的状态不太好，感觉脑子有点钝，注意力也不集中。于是我决定调整一下状态，明天继续学习。 𐟓…明天计划：早上起来不要偷懒，立刻开始学习。首先背单词，然后做英语阅读。接着开始数学，中间穿插专业课和政治，放松一下大脑。 𐟓š数学：今天做数学题不太理想，很多问题还是模糊的。概率论没有复习完，还差最大似然估计和统计部分的题目没做。明天早上要快快收尾，下午做线代第四章的习题和第五章的内容习题。多余时间可以看看高数习题，比如微分方程，简单一点的就行。 𐟓–英语：今天阅读犯了非常愚蠢的错误，没有把握好逻辑。明天背单词和长难句都要加上，长难句以翻译内容要求自己，每天翻译两句。 𐟓˜政治：继续努力，不能松懈。 𐟓™专业课：今天没看，明天必须把管理思想史和管理方法原理看完，重理解。希望明天能调整好状态，继续加油！

斯坦福机器学习全套资料：从基础到实践 𐟓Š 数学和统计基础：线性代数：向量、矩阵、线性变换概率与统计：概率分布、期望、方差、最大似然估计 𐟒𛠦•𐦍„处理和特征工程：数据清洗、缺失值处理、异常值检测特征选择、特征变换、特征生成 𐟓ˆ 监督学习：回归：线性回归、岭回归、Lasso回归分类：逻辑回归、决策树、支持向量机、集成方法 𐟓ˆ 无监督学习：聚类：K均值聚类、层次聚类、DBSCAN 降维：主成分分析（PCA）、流形学习验证集、测试集的划分模型性能度量：精确度、召回率、F1分数、过拟合和欠拟合问题 𐟤– 深度学习：神经网络基础：感知器、前馈神经网络深度神经网络：卷积神经网络、循环神经网络、Transformer 深度学习框架：TensorFlow、PyTorch 𐟤– 强化学习：强化学习的基本概念：智能体、环境、奖励强化学习算法：Q-learning、Deep Q Network（DQN）、策略梯度 𐟓Š 实践项目和案例分析：使用真实数据集进行模型训练和评估解决实际问题的案例研究，如图像识别、自然语言处理、推荐系统 𐟓Š 部署和应用：将训练好的模型部署到生产环境模型的监控和更新

𐟚€ 自学机器学习？先理清这些关键思路！ 𐟎“ 想要自学机器学习？别再盲目摸索了！掌握正确的学习顺序，让你的学习事半功倍！𐟚€ 𐟓š 线性回归：这是机器学习的起点，通过最小化误差平方和来预测连续值。 𐟔 逻辑回归：用于预测二分类问题，通过Sigmoid函数将线性回归的输出转换为概率。 𐟌𓠥†𓧭–树：通过树形结构来分类和回归，易于理解和解释。 𐟓‰ 随机森林：集成多个决策树来提高预测性能，适用于多种分类和回归任务。 𐟔 贝叶斯算法：基于贝叶斯定理进行分类和回归，适用于复杂数据集。 𐟓Š KNN：通过最近邻方法进行分类和回归，适用于小数据集和复杂特征。 𐟓ˆ 支持向量机（SVM）：通过找到最优超平面来分类，适用于高维数据。 𐟓ˆ K-means：通过聚类方法进行分类，适用于无监督学习任务。 𐟓ˆ 神经网络：通过模拟人脑神经元进行学习，适用于复杂模式识别任务。 𐟓ˆ Adaboost：通过提升多个弱分类器来提高预测性能，适用于多种分类任务。 𐟓ˆ Pagerank：用于网页排名，通过节点之间的链接关系进行排序。 𐟓ˆ EM算法：用于最大似然估计，适用于复杂数据的参数估计。 𐟓ˆ CART算法：通过决策树进行分类和回归，适用于多种任务。 𐟓ˆ Apriori算法：用于关联规则挖掘，适用于发现数据中的关联关系。 𐟓ˆ 朴素贝叶斯：基于特征条件独立假设进行分类，适用于简单数据集。 𐟓ˆ 线性回归、逻辑回归、KNN、决策树、SVM、随机森林、k-means、神经网络：这些是机器学习中的十大经典算法，是自学的良好起点。 𐟓ˆ 掌握这些算法，你将能够更深入地理解机器学习的本质，并能够灵活应用于各种实际问题。

如何从零开始学习机器学习？𐟤”𐟒𛊥悦žœ你打算从零开始学习机器学习，这可能是一个长期且充满挑战的过程。不过，别担心，我会给你一个10周的学习计划，帮助你逐步掌握这个领域的基础知识。𐟓š 第一周：基础概念与线性模型𐟓– 了解机器学习的基础概念学习线性模型，包括一元线性回归、多元线性回归和对数几率回归介绍sklearn库，并学习如何在kaggle notebook中使用它入门比赛：泰坦尼克号生存预测报名并指导入门构造更多更好的特征掌握逻辑回归的原理学习sklearn中的逻辑回归算法第二周：决策树与剪枝𐟌𓊥�𙠥†𓧭–树的分裂准则了解决策树的剪枝和连续值处理掌握决策树的原理，并学习sklearn中的决策树算法实战：以决策树为分类模型，调节参数优化模型效果第三周：支持向量机与核函数𐟔犥𛺧닥’Œ支持向量机的原始模型学习核函数和软间隔支持向量机掌握svm的原理，并了解sklearn中的svm算法实战：以支持向量机为模型，调节参数优化模型效果第四周：朴素贝叶斯与EM算法𐟧 学习EM算法了解极大似然估计与朴素贝叶斯掌握贝叶斯的原理，并学习sklearn中的朴素贝叶斯算法实战：使用knn算法实现鸢尾花分类第五周：神经网络与深度学习𐟌 了解神经网络的结构与BP算法初探深度学习掌握BP网络的原理，并学习sklearn中的BP网络算法实战：使用BP网络实现MNIST分类第六周：模型评估与性能度量𐟓Š 了解经验误差与过拟合学习评估方法，包括sklearn中的各种评估方法掌握性能度量的原理，并了解sklearn中的模型评估方法第七周：特征选择与降维𐟔 了解特征降维和特征选择学习sklearn中的特征选择和降维算法实战：应用特征选择和降维技术 𐟓㰟“㩜€要注意的是，这个计划更适合作为一学期课程的教材，不推荐完全自学。建议结合课程进行学习，效果会更好。𐟓š

机器是如何区分猫狗的？𐟐𑰟𖊰Ÿ“Š 我们常说的概率是指从某个分布中获取某种结果的可能性。 𐟔 假设我们通过实验得到了许多结果，而想要了解所有结果的分布，这就是求似然的过程。 𐟐𞠥‡设现在有一个猫和狗的分布，但真实的分布我们并不清楚。通过现有的数据，我们可以构造出一个与预期最接近的分布。然后，通过样本在这个分布中的位置来判断它到底是猫还是狗。 𐟤” 假设我们收到了一个新的样本，如何知道它是猫还是狗呢？ 𐟓ˆ 在数学分布中，没有“猫”和“狗”的概念。但我们可以将图片转化为它在分布中的位置，然后通过判断位置来确定是猫还是狗。此时，一个模型可以根据你的原始数据计算出你在分布中的位置。 𐟔„ 你从模型中出来，现在已经知道了自己在分布中的位置，而且计算机已经根据你的位置给你贴上了“猫”的标签。 𐟒ᠩœ€要注意的是，用来计算样本在分布中位置的模型是训练出来的。优秀的模型见多识广、推理能力强、逻辑清晰，能够给出正确答案。而较差的模型则缺乏知识、喜欢耍小聪明、总是给出错误或者模糊的答案。 𐟓Š 对于同一个模型，数据本身的质量也非常重要。清晰、特征明显、符合逻辑的数据样本是机器所爱的优质材料。相反，一些怪异、残缺、特征混乱的数据样本会令机器困惑。

要学好人工智能，建议打好如下数学基础： 1-线性代数：矩阵运算、奇异值分解，等 2-微积分：导数，偏导数，梯度，泰勒展开式，等。 3-统计与概率：贝叶斯定理，期望最大化，最大似然估计，等。 4-最优化理论：梯度下降，牛顿法，凸优化，等。 5-离散数学：离散对象，离散结构，等。 6-复杂度理论：空间复杂度，时间复杂度，等。 7-高等几何：对极几何，消失点，双目视觉，等。 8-数理逻辑：知识表示，推理系统，等。 9-集合论：包、并、补，形态学算法，等。 10-图论：图，网络结构，等。 11-机器学习模型：支持向量机，主成分分析，神经网络，等。 12-信息论：信息熵、交叉熵、联合熵，等。 13-不确定度：误差溯源，误差补偿，等。 14-测度：棋盘距离，汉明距离，豪斯多夫距离，等。基础不牢，地动山摇！祝学习愉快！ #多的是你不知道的事# #我要上热门#

学长教你：机器学习入门必知的那些事儿 ❤️ 两年前，我也刚入门机器学习，那时的我完全被数学的魅力所吸引。经过这两年的学习和探索，我深刻体会到数学、统计学和计算机的结合是如此强大。今天，我想和大家分享一些入门机器学习时需要注意的事项。前置要求 𐟓š 首先，你得有一些基础：概率统计：必须得懂什么是频率派和贝叶斯派，最大似然估计、最大后验估计、贝叶斯估计、大数定律、中心极限定律、伯努利分布、高斯分布、噪声，还有梯度的向后传播（优化）和损失函数。这些概念一定要吃透，否则理解机器学习会非常困难。线性代数：矩阵、向量这些都得会。编程：任何编程语言都行，但Python是最佳选择。基础数学：微分、积分这些也得掌握。工科生们，如果你们在大一大二已经学过这些基础课程，那大三就可以开始入门机器学习了！从分类算法开始 𐟎𘀥𜀥狯𜌥碌奅ˆ从分类算法入手：用最大似然估计和最大后验估计来解决扔硬币的问题。这个必须做！学习KNN算法。学习朴素贝叶斯算法。线性回归算法 𐟓ˆ 接下来，可以开始学习线性回归算法。基本概念 𐟌 当你对分类和回归算法有了初步理解后，就可以开始学习一些基本概念了：特征和特征的空间转化。模型的方差和偏差。泛化误差。如何减小泛化误差。验证集。交叉验证。数据清洗（归一化、标准化）。集成学习。其他算法 𐟓š 还有一些重要的算法：监督学习和非监督学习。逻辑回归。 SVM。决策树。随机森林。 K-means聚类。 GMM聚类。 PCA。神经网络（非常重要）。 Adaboosting。 Bagging。学习建议 𐟒ኦ悧Ž‡统计数学什么的，没有必要单独去学，在学习机器学习的时候，会帮助你回忆的。完整地跟着视频学，强烈推荐Andrew吴恩达的课程（英文），讲得很详细，很容易理解。一定要手推公式，理解背后的数学含义。相信我，这对你的理解非常有帮助！每个算法都用Python实现一遍，做一个实战项目。记好笔记，经常复习！结语 𐟌Ÿ 希望大家都能加油，机器学习的世界是广阔的，只要你愿意探索，你会发现无尽的乐趣和挑战！

深度学习之路：从零开始的血泪教训我现在的工作是自然语言处理（NLP）和序列模型相关的研究。这句话看起来很简单，但实际上是我两年努力的结晶。很多人说深度学习是黑盒，只是调参，但我觉得，如果你只是随便用用，那它就是调参；如果你想深入钻研，那它就是数学和哲学。目标不同，过程也不同。我的学习路线大概的学习路线是这样的：Python—机器学习（ML）—各种ML功能包如sklearn—深度学习—PyTorch—计算机视觉—Transformers—自然语言处理。从零开始刚读博士时，我的编程能力真的很差，对计算机系统原理也不熟悉，完全是个小白。但我要求自己一定要掌握一个新的、热门的技术，并持续钻研下去，不然感觉跟不上时代。当时，机器学习这个术语经常听到，只知道它是用来做预测的，选它肯定没错。于是，就这样踏入了机器学习的坑，第一学期选了纽大的这门课。课程挑战这门课讲了很多理论，比如最大似然估计（MLE）、最大后验估计（MAP）、贝叶斯估计等，理论为主，代码为辅。我的数学基础还不错，所以听起来不算太吃力。但由于我想把每个点都搞懂，所以课件、笔记每周都会反复看，而且在论坛上问了很多问题。深入钻研这门课让我对ML的各种算法和原理有了入门级的了解，手撕了神经网络的反向传播。但对于代码方面，我当时真的是小白，Jupyter notebook、Python、Anaconda什么的完全就是新手，有点崩溃，花了特别多的时间去看、去学习、去纠结。我在期中、期末考试都考得很好，最终以99.5分拿了全班第一（没考编程）。我觉得我给老师留下了深刻的印象，因为我问了超级多的问题。之后，老师聘我当助教，发钱的那种，但我觉得应该把时间放在自己的研究上，所以婉拒了。深度学习的痛苦真正难的来了，深度学习。真的不愿意去回忆，当时选了深度学习巨头LeCun的课。本来挺兴奋的，觉得找到大佬了，没想到是痛苦的开始。大佬有个习惯，讲课不管你听得懂不，只管自己的高维抽象输出。举个例子，小学生要先学一位数加法，然后再学两位数，然后再三位数。LeCun一上来直接给你整三位数加法，让你自己去复盘逻辑。总结总的来说，深度学习是一个充满挑战的过程。但只要你坚持下去，不断学习和实践，最终你会发现自己在这个过程中不断成长和进步。希望我的经验能对你们有所帮助！

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