學測落點預估 相關
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2024年2月29日 · 2024-02-29. 分享本文. 學測成績公布，12 萬名考生如何選大學？ 104 人力銀行提供「 104 落點分析 」免費服務，同時發布 《大學品牌力》 報告，用十大指標：知名度、職務能力、未來能力、產學力、學群力、性格優勢、校友薪資、國際力、研發力、論文力評比國內百所大學。 總排名成大居首，前十名依序還有陽交、臺、清、臺科、政、北科、中央、輔大、中山，輔大是唯一進榜前十名的私校；18 學群表現，頂大霸榜工程、資訊、數理化、生命科學學群，建築與設計、社會與心理、法政、財經、大眾傳播學群，商管文組私校靠特色突圍。 總排名：成大、陽交大、臺大、清大領頭羊！ 輔大唯一擠進前十名私校. 十大指標綜合評比，104 人力銀行職涯教育長王榮春表示，TOP 20 已是 120 所大學的前 1/6 強！
2021年3月5日 · 學測成績公布，近 13 萬名準新鮮人 3 月下旬將申請大學科系。 人力銀行（4）日公布調查指出，工程及資訊二大學群因市場需求高、職務專業高，成為科技界的人才搖籃，畢業後第一份工作的月薪中位數分別為 3.2 萬元、3 萬元，比其他五大學群略高 2000 ...
- 機器學習和統計的主要差別在「目的」
- 統計模型與機器學習在線性迴歸上的差異
- 統計與機器學習在線性迴歸上的差異
- 機器學習是基於統計學
- 統計學習理論—機器學習的統計學基礎
- 例證
- 那麼哪個方法更優呢？
與大部分人所想的相反，機器學習其實已經存在幾十年了。當初只是因為那時的計算能力無法滿足它對大量計算的需求，而漸漸被人遺棄。然而，近年由於資訊爆炸所帶來的數據和運算能力優勢，機器學習正快速復甦。 言歸正傳，如果說機器學習和統計學是互為代名詞，那為什麼我們沒有看到每所大學的統計學系都關門大吉而轉投「機器學習」系呢？因為它們是不一樣的！ 我經常聽到一些關於這個話題的含糊論述，最常見的是這樣的說法： 雖然技術上來說這是正確的，但這樣的論述並沒有給出特別清晰和令人滿意的答案。機器學習和統計之間的一個主要區別確實是它們的目的。 然而，說機器學習是關於準確的預測，而統計模型是為推理而設計，幾乎是毫無意義的說法，除非你真的精通這些概念。 首先，我們必須明白，統計和統計建模是不一樣的。統計是對數據的數學研究。...
或許是因為統計建模和機器學習中使用方法的相似性，使人們認為它們是同一個東西。對這我可以理解，但事實上不是這樣。 最明顯的例子是線性迴歸，這可能是造成這種誤解的主要原因。線性迴歸是一種統計方法，透過這種方法我們既可以訓練一個線性迴歸器，又可以透過最小二乘法擬合一個統計迴歸模型。 可以看到，在這個案例中，前者做的事叫「訓練」模型，它只用到了數據的一個子集；而訓練得到的模型究竟表現如何，需要透過數據的另一個子集測試集測試之後才能知道。在這個例子中，機器學習的最終目的是在測試集上獲得最佳性能。 對於後者，我們則事先假設數據是一個具有高斯雜訊的線性迴歸量，然後試圖找到一條線，將所有數據的均方誤差（mean-square error，MSE）降到最低。不需要訓練或測試集，在許多情況下，特別是在研究中（如...
有一個誤解存在了 10 年：僅基於它們都利用相同的基本機率概念這一事實，來混淆這兩個術語是不合理的。 然而，僅僅基於這兩個術語都利用了機率裡相同的基本概念，而將他們混為一談是不合理的。就好比，如果我們僅僅把機器學習當作穿了一層光鮮外衣的統計，我們也可以這樣說： 物理只是數學的一種更好聽的說法。 動物學只是郵票收藏的一種更好聽的說法。 建築學只是沙堡建築的一種更好聽的說法。 這些說法（尤其是最後一個）非常荒謬，完全混淆了兩個類似想法的術語。 實際上，物理是建立在數學基礎上的，理解現實中的物理現象是數學的應用。物理學還包括統計學的各個方面，而現代統計學通常是建立在 Zermelo-Frankel 集合論與測量理論相結合的框架中，以產生機率空間。它們有很多共同點，因為它們來自相似的起源，並運用相似...
在我們討論統計學和機器學習之間的區別前，我們先來說說其相似性，其實文章的前半段已經對此有過一些探討了。 機器學習基於統計的框架，因為機器學習涉及數據，而數據必須基於統計學框架來進行描述，所以這點十分明顯。然而，擴展至針對大量粒子的熱力學的統計機制，同樣也建立在統計學框架之下。 壓力的概念其實是統計數據，溫度也是一種統計數據。你可能覺得這聽起來不合理，但這是真的。這就是為什麼你不能描述一個分子的溫度或壓力，這不合理。溫度是分子相撞產生的平均能量的顯示。而例如房屋或室外這種擁有大量分子的，我們能用溫度來描述也就合理了。 你會認為熱力學和統計學是一個東西嗎？當然不會，熱力學借助統計學來幫助我們理解運動的相互作用以及轉移現象中產生的熱。 事實上，熱力學基於多種學科而非僅僅統計學。類似地，機器學習基於...
統計學和機器學習之間最主要的區別在於統計學完全基於機率空間。你可以從集合論中推導出全部的統計學內容，集合論討論了我們如何將數據歸類（這些類被稱為「集」），然後對這個集進行某種測量保證其總和為 1，我們將這種方法成為機率空間。 統計學除了對這些集合和測量有所定義之外沒有其他假設。這就是為什麼我們對機率空間的定義非常嚴謹的原因。一個機率空間，其數學符號寫作 (Ω,F,P)，包含三部分： 機器學習基於統計學習理論，統計學習理論也依舊基於對機率空間的公理化語言。這個理論基於傳統的統計學理論，並發展於 19 世紀 60 年代。 機器學習分為多個類別，這篇文章我僅著眼於監督學習理論，因為它最容易解釋（雖然因其充斥數學概念依然顯得晦澀難懂）。 統計學習理論中的監督學習，給了我們一個數據集，我們將其標為 S...
以線性迴歸做一個簡單例子。在傳統概念中，我們試圖最小化數據中的誤差找到能夠描述數據的函數，這種情況下，我們通常使用變異數。使用變異數是為了不讓正值和負值互相抵消。然後我們可以使用閉合表達式來求出迴歸係數。 如果我們將損失函數計為變異數，並基於統計學習理論進行最小化實證風險，碰巧就能得到傳統線性迴歸分析同樣的結果。 這個巧合是因為兩個情況是相同的，對同樣的數據以相同的方式求解最大機率自然會得出相同的結果。最大化機率有不同的方法來實現同樣的目標，但沒人會去爭論說最大化機率與線性迴歸是一個東西。這個最簡單的例子顯然沒能區分開這些方法。 這裡要指出的第二點在於，傳統的統計方法中沒有訓練集和測試集的概念，但我們會使用不同的指標來幫助驗證模型。驗證過程雖然不同，但兩種方法都能夠給我們統計穩健的結果。 另...
這個問題其實很蠢。沒有統計學，機器學習根本沒法存在，但由於當代資訊爆炸人類能接觸到的大量數據，機器學習是非常有用的。 上圖對話： A：這是你的機器學習系統？ B：是的！你把數據都倒進這堆線性代數裡，然後就可以得到答案了。 A：答案錯了怎麼辦？ B：那就攪攪，攪到看起來對了為止。 如果你統計學基礎不夠紮實，你依然可以學習機器學習並使用它——機器學習程序庫裡的抽象概念能夠讓你以業餘者的身份來輕鬆使用它們，但你還是得對統計概念有所瞭解，從而避免模型過度擬合或得出些貌似合理的推論。 （本文經 大數據文摘 授權轉載，並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題，原文標題為 〈统计学和机器学习到底有什么区别？〉 。首圖來源：FlickrCC Licensed）
2019年7月24日 · 【我們為什麼挑選這本書】面對這樣快速的工作節奏、排山倒海的待辦事項時，如何讓你更有效地回應老闆或同事的期望、降低風險，顯得相當重要。 《 向不容出錯、最會管理風險的NASA學決策 》作者中村慎吾曾就職於日本的智庫研究單位，之後進入美資的投資銀行，參與企業的財務策略分析、資金籌備、企業的併購（M&A）等工作。 後來轉職至美資的經營管理顧問公司，以日本分公司高階主管的身分，負責大型企業的管理顧問事項。 2002 年起以個人與工作團隊名義，在商務雜誌上發表許多的文章。 下文讓我一起了解 NASA 和微軟都愛用的「貝氏推論」，如何幫助組織做正確決策。 （責任編輯：施怡婷） 做決策前，先了解什麼是「客觀的機率」 我們常常聽到的天氣預報降雨機率等，是日常生活中的機率，在此讓我們仔細想想機率的意義。
2020年2月25日 · 文／真激進右翼的學習筆記 [新聞] 「數學不到7級分就去學焊接」南韓 這個情況是，如果在竭盡所能但還是學習成效不佳的情況下，學習一技之長真的好得多。就如同比較利益的觀點，就不擅長讀書的學生硬要他一直讀書又能有什麼好結果。 又搞不好批評者自己才是歧視。
2021年4月19日 · 機器學習其實很像爬山，只不過目標不是往山峰爬，而是往谷底爬。在模型的虛擬多維度空間中，從某個隨機的起始點開始，透過機器一次次調整參數，在一連串山峰山谷的座標數字中反覆試錯，試圖逐步讓落點下降到谷底的地方，到達預設的最佳著陸點。
2021年2月4日 · 2021-02-04. 分享本文. 【我們為什麼挑選這篇文章】110 學年大學學測落幕，即將在 3 月開放個人申請，每年的「年經題」都會被拿出來：學生在選擇科系時，到底該選「興趣」還是「出路」？ 但每個科系學習的專業真的會沒有前途嗎？ 英國知名大學副校長在 1 月時以「數學是浪費資源的科系」，提議廢除數學主修，並開除多名教授。 此舉引發學界一片譁然，學者們堅持的主張為何？ 也提供給在正在選擇主修的學子們一些參考。 （責任編輯：何泰霖） 本文經 AI 新媒體量子位（公眾號 ID：QbitAI）授權轉載，轉載請連繫出處. 作者：量子位. 「大學必須裁撤無用的數學系，把經費花到更有價值的領域。
