本期投稿:谢益辉   王威廉  王小宁

统计学的七大支柱

JSM上统计界的老帮主Stephen Stigler做了一个主题演讲,讲“统计学的七大支柱” ,好心又认真的Rick Wicklin同学记了笔记,彼时估计还在中国城吃饭的我才得以了解SS大人到底讲了什么。所谓支柱,就是没了它咱就垮了。谢益辉师兄写的七大支柱在这里

数据可视化

地球上的人类总数已经超过70亿,这么大世界人口是由于最近的人口增长发展。就在2000年前,世界人口小于10亿。在启蒙运动发生前,由于贫困、高死亡率和经常性的危机,世界人口增长非常缓慢。十八世纪以来,世界人口迅速增长:1900年和2000年的100年间世界人口的增长是人类以前历史的三倍,本文作者以很直观的图形来为我们展示了人类人口增长的历史

小编一直觉得数据可视化是表明我们数据的最直观的形式,犹如诗人白居易的诗要让老奶奶听懂一样,可视化是要把最真实的故事讲给每一个人,10张图看纽约的生活与经济,展现纽约人的收入、人文、地理经济等。

近期的研究表明,对于宽范围的公共健康目标的社交媒体数据源的效用,包括疾病监测,心理健康的发展趋势,与健康认知与情绪。大多数的研究都集中在疾病监测任务对英语语言的社会媒体。作者利用在新浪微博的消息量的定量表示真正的粒子污染水平,发现含有丰富细节的定性信息包括认知,行为和自我报告的健康影响。社交媒体数据可以增强现有的空气污染监测数据,特别是认知和健康相关的数据,通常需要昂贵的调查或访谈。作者收集了9300万条微博来分析中国的空气质量和公众意见

机器学习

很多人对深度学习、机器学习和模式识别三个概念之间的联系去区别总是混淆,来自CMU的博士,MIT的博士后,vision.ai的联合创始人Tomasz Malisiewicz为我们详细树立了下,他们之间的联系和区别,我们不妨来见识一下

发表/查看评论