那么，我们为什么需要金融市场，它能给我们带来什么？ 其实金融市场最重要的功能就是筹集资金，金融市场的一个最用就是筹集资金，专业的讲就是“融资”。...结语： 以上仅是金融学板块的开篇，今后将重点更新金融市场的金融衍生品（期权期货）及一些金融市场中的模型分析。
. */ }, 如果用了自定义的适配器，就是走自己的方法，返回的是自定义的内容，网上那些自定义适配器的，我都试了一下，没什么意义，有些直接都是走不通，一般我们也不会自定义适配器，只是了解一下，说不定哪天真的需要就要好好研究...其实有时候想想看一看这些内部的代码好像没什么意义，因为记不下来，实现的设计模式和思想也是看过就忘了，就当作自己做点无意义的学习吧。 （完）
而且机器学习对数学要求很高，在数学水平不够的时候很难做出什么比较新奇的东西。最好先把硬件底子学好，软件部分知识可以同时学，硬件基础一定要打好。。。个人认为分为以下几个阶段吧。...软件工程这些内容入门，学学调调内存，搞搞基本的通讯协议和多线程，做做基础开发，对于一个工科本科毕业生一年是足够的了。多余的时间请留给数学，学学复变函数，实变函数和随机过程。...学学计算方法，数值分析把计算机回归到计算这件本质的事情上。 3.你想成为稚辉君到底是喜欢技术还是DIY的乐趣。稚辉君干的事情本质上就是DIY。...感谢邀请，让我看到一个牛人，其实一开始是不想回答的，问题上说软硬兼通，有什么好说的，我上学那会，模电，数电都需要学，软硬都会的人也不算少。...还有什么好说的，膜拜！ 当然，还有另外一种可能，毕竟我不认识他，请允许我恶意揣测一下，视频里的人背后有一个团队在支持他，他只是一个讲解员。
那么还有学金融学专业的必要吗? 大数据这是一个比较大的话题，同时涉及到了大数据和人工智能两个部分。...孙志超老师已经从大数据角度谈了一下现阶段的发展对于金融行业的影响，作为一个在金融服务类公司从事AI相关的工作的人，我想从AI方面谈谈对于金融行业可能有什么影响。...为什么AI不能完全替代金融学的各种模型? A. 无法很好的用AI来定义一个金融问题 现阶段比较被商业化广泛应用的机器学习还是监督学习，而监督学习要求有明确的问题定义。...金融公司开发AI需要什么样的数据? 需要结构化的数据，至少是电子数据。像上面第二点A和B中谈到的，金融领域的大数据化，甚至是数据结构化都还有很长的路的要走。...为什么还是要继续从事金融学研究?如何有所侧重的学习? 金融领域的AI化最需要的不是AI专家，也不是金融学者，而是懂AI的金融从业者。
本书结合金融学和心理学两个方面来解释一些人本能会犯的错误以及认知偏误。通俗易懂的讲解了什么是行为金融学，如何用行为金融学解读市场上的一些现象，以及人为什么会犯错。本书一共六章，9.5万字。...传统金融学认为，市场不可预测，没有任何人、任何一种交易策略可以持续地打败市场。这叫“有效市场假说”。如果你相信”有效市场假说“那么现实中投资应该买的是大盘，而不是个股。比如定投指数基金。...行为金融学认为人是非理性的，会犯错。而犯错就会体现在市场投资行为中。所以我们通过研究人的行为，找到一些规律，并进行套利。...如果你想要去套利，得先回答：凭什么你觉得自己不普通呢？ 最后再介绍几种认知偏差，了解认知偏差能够帮助我们更好的理解自己。但不要妄念了解了就能改变。 首因效应：就是我们常说的第一印象。...A股的现象很好的诠释了什么叫博傻。 锚定效应：在购买商品的时候，单品价格与组合套餐价格相比，单品价格就是锚，让你觉得组合套餐很便宜的锚。
JDK15已发布三天了，你还不知道更新了什么？ Docker入门（一）
如果你能拿到计算机学位、工程学学位、经济学学位、数学学位、统计学学位、精算师学位、金融学学位或者自然科学学位（物理、化学或生物）都是可以的。甚至是人文科学（包括社会科学）也是可以的。...如果你能拿到计算机学位、工程学学位、经济学学位、数学学位、统计学学位、精算师学位、金融学学位或者自然科学学位（物理、化学或生物）都是可以的。甚至是人文科学（包括社会科学）也是可以的。
标题：使用灵活的地理空间平滑方法估计爱尔兰房地产价格：地址的影响是什么？ 链接：https://arxiv.org/abs/2108.09175 作者：Aoife K.
我们证明了特定的异常值配置会完全误导模型选择，并论证了为什么即使是单元鲁棒方法也不能解决这个问题。我们将变量选择分解点与重采样相结合，得到稳定选择分解点，从而量化稳定选择的鲁棒性。...问题自然而然地出现了：如果我们消除了参数化的作用，会发生什么，会找到什么解决方案，会出现什么新特性？在logistic损失和深矩阵分解下，我们刻画了可分离分类的深线性网络中自然梯度流的行为。...联邦学习中一个长期存在的问题是，不清楚优化目标应该是什么：有监督学习的标准平均风险最小化不足以处理联邦学习特有的几个主要约束，例如通信自适应性和个性化控制。
在计算能力不断普及的背景下，这一特性可能有助于理解为什么机器学习变得如此重要，即使在数据昂贵且难以获取的情况下。
是什么推动了虚假新闻在个人层面的传播，哪些干预措施可以有效降低传播速度？我们的模型将偏见从文章的真实性中分离出来，并检验这两个参数与读者自身信念之间的关系。...然而，很少有理论分析来解释为什么这些方法能从有噪声的标签中很好地学习。本文从理论上解释了广泛应用的小损耗准则的工作原理。在此基础上，我们对vanilla小损失准则进行了改进，以更好地解决标签噪声问题。...An Analysis of Head and Prompt Tuning 标题：为什么预先训练的语言模型有助于下游任务？
【1】 Nonparametric Sparse Tensor Factorization with Hierarchical Gamma Processes...
我们解释了为什么在那些对两个（或几个）动物的研究中，任何有用的推断都局限于被调查动物的样本，而不管它是基于几个动物、两个动物还是单个动物。...广义地说，我们将探讨一个健全的理论统计分析在一个能够理解一个著名数据库的算法建模中能起到什么作用，以及用这种方法能得到什么。
【1】 Probabilistic Forecast Combination for Anomaly Detection in Building Heat L...
本文讨论了为什么可能有利于考虑混合控制试验与RWD，什么样的设计需要，当它可能是合适的，以及如何进行分析。我们提出了一种新的两步借用方法来构造混合控制臂。
我们提出以下问题：什么时候可以将$X$分为$f（X）$和$g（X）$两部分，这样两部分都不足以自行重建$X$，但两者一起可以完全回收$X$，并且$（f（X），g（X））$的联合分配是可处理的？
Mathematics & Statistics, University of Vermont, USA 摘要：在中美洲，广泛使用杀虫剂仍然是控制恰加斯病的主要形式，尽管只是暂时降低了国内地方病媒二分锥虫的水平，而且没有什么长期影响
在第二，我们考虑一般情况下，没有什么是先验已知的。比较了两种思维方式的优点。
在没有关于什么结构能够很好地解释观测到的网络数据集的明确“先验”信息的情况下，这是相关的。我们的模型允许从业者从数据中自动学习这一点。
因果层次结构带来的推理挑战是，数据是由观察或干预系统的代理收集的（第1层和第2层），而它的目标可能是了解如果它采取不同的行动过程会发生什么，与实际结果相反（第3层）。
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