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cqf演算法

發布時間: 2022-08-18 00:00:57

『壹』 今日頭條頭條極速最新版怎麼填寫對方邀請碼找不到啊

獲取後填寫方法是;以安卓手機操作為例:

1、首先從他人哪裡獲得邀請碼後,打開手機上的今日頭條極速版app。


相關介紹:

1、對比二者,今日頭條與其極速版,內容上仍舊是差不多的,而演算法推薦也是相同的,也就是說基於媒體的內容和技術層面,二者是一致的。

2、類比功能,最大不同在於極速版是加強了分享、收益、關系鏈的今日頭條。

3、從互聯網發展史來看,互聯網從收費-免費-補貼-供給利益,用戶從產品使用的過程中獲得收益在更多的媒體產品中得以體現,今日頭條正常版本只對內容的發布者提供獲益,而從前內容閱讀者受益是很少的,極速版看似在彌補這一缺陷,可能是戰略卡位的一種行為,搶占和防禦型的戰略姿態(可能)。

『貳』 CQF的年薪是多少

CQF量化投資分析師是金融領域的相關證書,所以他們從事的職業肯定是跟金融證券類息息相關。目前CQF持證人工作的領域主要集中在證券銀行、基金管理、國際投資銀行、期貨衍生品與金融風險管理等領域工作。
CQF量化金融分析師到底用處有多大?
CQF職位推薦
1、量化交易員
這類職業無論在證券公司還是期貨公司,以及一些私募基金機構,對這類量化交易員的要求都要求很高。因為這類交易員直接跟資金掛鉤,所以不管是量化研究或者基本面,最終都是要落實到交易,所以量化交易環節顯得就很重要了。
2、量化分析師/研究員
這類量化研究主要以權益類和固收類位置,就像是我們常說的股票多因子模型研究,固定收益類資產投研模型的各種研究等。在國內金融市場中,這些職位的要求我們都會比較熟悉,並且如果涉及到大型資產配置和金融風險模型等,更是需要CQF持證人這些擁有扎實的金融基礎的人。同時還需要大佬的數據分析和編程能力,一般主要以python為主。當然必要的語言能力也是很重要的,最起碼的閱讀和理解金融領域的相關著作需要比較流暢。
3、量化開發工程師
一提到開發工程師,其實量化開發工程師主要開始更需要了解編程相關的內容,也就是急需要熟悉軟體開發的各類工具。常見的CQL資料庫、Linux操作系統,如果是對演算法要求比較高還要扎實的數據知識來滿足日常工作需求。
CQF薪資水平
1.投研系統開發工程師:參考年薪60-120萬間
2.量化投資組長(或PM):參考年薪200萬間
3.基金經理/PM:參考薪資:年薪60-200萬間

『叄』 明馬克是什麼

明馬克是指馬克資產(MINTMARK CAPITAL LLC)簡稱MC,成立於2019年10月,總部位於美國佛羅里達州,是全球領先的去中心化數字資產交易平台。MC立足於自動量化交易系統研發,不斷發掘加密貨幣交易市場的各種潛在價值。由MC技術團隊聯合谷歌技術團隊共同研發推出的MCguess和MCbot系統,可根據MC量化交易團隊設定好的交易策略,可24小時自動識別交易信號並進行交易,目前適用於5倍-10倍杠桿的比特幣永續合約交易,通過及時止盈止損設定的策略產生盈利,如遇高風險MCbot系統將迅速識別,並同步買進反向同比的資產進行無縫對沖,超強的風險預判能力實現0風險的的對沖套利產生超高收益。
拓展資料
一、明馬克與眾不同的盈利能力又在哪裡呢?
在過去的很長一段時間里,數據是智能經濟的基礎,是智能製造的核心生產資料,我們稱其為「算量」。其次,以雲計算、邊緣計算為代表的「算力」的快速發展為處理海量數據提供了有力保障。當下,以人工智慧、機理模型為代表的「演算法」技術幫助智能製造發現規律並提供智能決策支持。而明馬克在眾多科技技術的研發里,著重於演算法上的突破,它將這三大要素緊密聯系起來,讓它們協同作業,發揮出巨大的價值。不僅如此,明馬克資產擁有多名深耕量化金融、風投管理、基金分析、經濟學等多年的資深交易員參與其中,為其數據方向的准確度保駕護航。諸如:
國際知名的定量金融專家和CQF的創始人Paul Wilmott博士。他的研究工作非常廣泛,在領先的數學和金融期刊上發表了100多篇文章,還出版了幾本國際知名的數學建模和衍生品書籍,包括暢銷的《量化金融》。他在美國和歐洲主要金融味機構擁有豐富的咨詢經驗,並創立了波動性套利對沖基金和大學學位課程。
法國NEOMA商學院金融學副教授sébastien Lleo博士, 此前, 他曾在加拿大從事投資管理和風險管理7年,並在英國和加拿大擔任咨詢職位。sébastien是風險管理專著的作者,也是風險敏感隨機控制和股市崩盤書籍的合著者。Sébastien擁有工商管理碩十、數學博十和社會科學博士學位。他也是CFA特許持有人、 注冊財務風險經理、專業風險經理和CQF校友。
Claus Huber是法蘭克福德卡投資公司的投資組合經理,他在那裡幫助開發新的投資產品。作為Rodex Risk Advisers LLC總部位於瑞士阿爾滕多夫,為客戶提供風險管理和量化投資解決方案方面的咨詢。他擁有豐富的企業家、風險經理、信貸策略師、對沖基金分析師和政府債券交易員的經驗,曾為對沖基金、銀行和保險公司工作。
Jon Gregory博士是一名獨立專家,專門從事交易對手風險xvA相關項目。他曾在巴克萊資本、法國巴黎銀行和花旗集團任職,在職業生涯中從事過許多信用風險方面的工作。他是《交易對手信用風險∶全球金融市場和中央交易對手面臨的新挑戰∶強制性清算和雙邊保證金要求對場外生品的影響》一書作者。他是IHS Markit Solum金副輸衍生品咨詢和學術咨詢委員會的高級顧問。
無論是從研發技術還是系統運維團隊,MC都是最安全最領先的。
MC大利潤的智能化交易,在金融的發展與計算機技術的不斷提升下,MCbot將不斷擴大平台,大幅度提升盈利,保護用戶的資產安全。利用共享生態加大用戶的盈利,自動追蹤系統及自動建倉平倉系統為交易安全增加多重保障。

『肆』 文件解密

你好!

解密需要密碼,類似於密碼本的:

我用密碼本來加密,再用密碼本來解密。

『伍』 CQF量化投資分析師的報考條件是什麼需要有工作經驗嗎

CQF是“量化投資分析師”(Certificate in Quantitative Finance)的簡稱,由著名金融工程學家、全球量化投資奠基人Paul Wilmott博士及其專家團隊在2003年創辦於英國,CQF協會隸屬於著名的惠譽集團(Fitch Learning),是目前全球量化投資領域絕無僅有的專業權威證書,是由牛津大學博士、英國皇家科學院研究學者、對沖基金創始人PaulWilmott等組成的國際知名的數量金融專家團隊設計推出的國際數量金融工程認證。

另外不需要什麼工作經驗,當然有了工作經驗的是更好的,這有了經驗都是對工作比較好的。相對於量化研究,量化開發和量化交易聯系的更為緊密,因為Quants需要開發人員提供交易工具,包括演算法的實現、策略執行過程中問題的處理,交易數據統計等等,而量化研究人員更多的面對客戶提供具有價值的研究報告。

『陸』 金融類考什麼證比較有用。。。。。

特許金融分析師(CFA)CFA全稱Chartered Financial Analyst(特許注冊金融分析師),是全球投資業里嚴格與高含金量資格認證,被稱為金融第一考的考試,為全球投資業在道德操守、專業標准及知識體系等方面設立了規范與標准。自1962年設立CFA課程以來,對投資知識、准則及道德設立了全球性的標准,被廣泛認知與認可。金融風險管理師(FRM)FRM(Financial Risk Manager)是全球金融風險管理領域國際資格認證,由美國「全球風險管理專業人士協會」(Global Association of Risk Professionals,簡稱GARP)開發。國際數量金融工程認證(CQF)CQF(Certificate in Quantitative Finance)國際數量金融工程證書,是由Paul Wilmott博士組織的國際知名的數量金融工程專家團隊設計和推出,目的是為有意在銀行、基金管理、投資銀行、衍生品與風險管理等領域工作的人士提供高級培訓。國際金融理財師(CFP)CFP是Certified Financial Planner,「國際金融理財師」的簡稱。是CFP資格認證體系的較高級。CFP資格證書是美國以及全世界公認的金融理財行業權威等級證書。財務顧問師(RFC)RFC,注冊財務顧問,是由美國國際認證財務顧問協會(IARFC,International As-sociation for Registered Financial Consultant)頒發。IARFC成立於1984年。會員分布在美國、加拿大、英國、義大利、澳大利亞、新加坡等40多個國家和地區,主要為保險行業從業人員。注冊國際投資分析師(CIIA)注冊國際投資分析師(Certified International Investment Analyst,CIIA)資格是全球投資分析領域國際影響力的專業資格之一,由注冊國際投資分析師協會(Association of Certified International Investment Analyst,ACIIA)統一管理。

『柒』 從銀行跳槽去做量化,該如何規劃

最近了解到有不少朋友和我一樣,想要從其他領域轉行做quant,或擔心能力不足,或擔心時機已晚。首先我想說,年齡並不是進入量化金融的障礙,本人也是臨近30歲才正式入行量化的工作。無論從事什麼行業,最重要的是也許是內心原始的動力和自我的執行力。如果您確定對量化非常感興趣且熱愛,那麼也不必糾結於年齡。這次我們來聊聊,想要進入量化行業,具體該怎麼做。

自我評估

想要轉入量化工作,我們首先需要對自己的背景、經驗和技能進行坦率的評估。量化中任何一個崗位都要求一定的金融、數學和編程能力,不同的崗位對這三項能力的側重有所不同,具體可以參考上一篇文章《量化金融有哪些職位可以選擇?》

一點點體會

職業的轉變也是人生中重要的一步,在考慮清楚自己是否要做量化金融後,就要為大量的學習做好准備。因為這會犧牲掉周末、假期的時間,如果是從和量化毫不相乾的行業轉過來的話,那很可能連工作日下班後的時間也要用來學習。這也是為什麼我認為興趣更重要,熱愛才能堅持,no pain no gain,未來才能跟孩子說你爸當年…

『捌』 Z變換表是什麼樣的

const static BYTE std_UV_QT[64] =
{
17, 18, 24, 47, 99, 99, 99, 99,
18, 21, 26, 66, 99, 99, 99, 99,
24, 26, 56, 99, 99, 99, 99, 99,
47, 66, 99 ,99, 99, 99, 99, 99,
99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99,
99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99,
99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99,
99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99
};

//正向 8x8 Z變換表

下載:
http://www.thebook.cn/uploadfile/book/4136/06915signal.zip
緒論
第1章 離散時間系統
1.1 概述
1.2 離散時間信號
1.3 離散時間系統
1.3.1 線性
1.3.2 時不變性
1.3.3 因果性
1.3.4 脈沖響應及卷積和
1.3.5 穩定性
1.4 差分方程與時域響應
1.5 連續時間信號的取樣
1.5.1 基本理論
1.5.2 取樣定理
1.6 MATLAB中的離散時間系統
1.7 小結
1.8 習題
第2章 z變換和傅里葉變換
2.1 概述
2.2 z變換的定義
2.3 z反變換
2.3.1 留數定理法求z反變換
2.3.2 部分分式展開法
2.3.3 多項式長除法
2.3.4 冪指數展開法
2.4 z變換的性質
2.4.1 線性
2.4.2 時間反轉特性
2.4.3 移位特性
2.4.4 尺度變換特性
2.4.5 z域微分
2.4.6 共軛特性
2.4.7 實部與虛部序列
2.4.8 初值定理
2.4.9 卷積定理
2.4.10 序列相乘
2.4.11 Parseval(巴塞伐爾)定理
2.4.12 基本z變換表
2.5 傳輸函數
2.6 z域穩定性
2.7 頻率響應
2.8 傅里葉變換
2.9 傅里葉變換的性質
2.9.1 線性
2.9.2 時間反轉特性
2.9.3 時間移位特性
2.9.4 乘以指數序列(尺度變換特性)
2.9.5 微分特性
2.9.6 共軛特性
2.9.7 實部和虛部序列
2.9.8 對稱和反對稱序列
2.9.9 卷積定理
2.9.10 序列相乘(頻域卷積)
2.9.11 Parseval定理
2.10 MATLAB中的傳輸函數
2.11 小結
2.12 習題
第3章 離散變換
3.1 概述
3.2 離散傅里葉變換
3.3 DFT的性質
3.3.1 線性
3.3.2 時間反轉性
3.3.3 時間移位定理
3.3.4 頻率圓周移位定理(調制定理)
3.3.5 時域圓周卷積
3.3.6 相關性
3.3.7 實序列和虛序列
3.3.8 對稱序列與反對稱序列
3.3.9 Parseval定理
3.3.10 DFT與z變換的關系
3.4 DFT數字濾波器
3.4.1 線性和圓周卷積
3.4.2 重疊相加法
3.4.3 重疊保留法
3.5 快速傅里葉變換
3.5.1 按時間抽取的基2演算法
3.5.2 按頻率抽取
3.5.3 基4演算法
3.5.4 任意基N演算法
3.5.5 計算DFT的其他技巧
3.6 其他離散變換
3.6.1 離散餘弦變換
3.6.2 正餘弦變換類
3.6.3 離散Hartley變換
3.6.4 Hadamard變換
3.6.5 其他重要變換
3.7 信號表示
3.8 MATLAB中的離散變換
3.9 小結
3.10 習題
第4章 數字濾波器
4.1 概述
4.2 非遞歸數字濾波器的基本結構
4.2.1 直接型
4.2.2 級聯型
4.2.3 線性相位型
4.3 遞歸數字濾波器的基本結構
4.3.1 直接型
4.3.2 級聯型
4.3.3 並聯型
4.4 數字網路的分析
4.5 狀態空間描述
4.6 數字網路的基本特性
4.6.1 Tellegen定理
4.6.2 互逆性
4.6.3 網路間互逆性
4.6.4 轉置性
4.6.5 靈敏度
4.7 用MATLAB實現數字濾波器
4.8 小結
4.9 習題
第5章 FIR濾波器的設計
5.1 概述
5.2 標准濾波器的理想特性
5.2.1 低通、高通、帶通和帶阻濾波器
5.2.2 微分器
5.2.3 希爾伯特轉換器
5.2.4 總結
5.3 FIR濾波器的逼近方法——頻率取樣法
5.4 FIR濾波器的設計法——窗函數法
5.4.1 矩形窗
5.4.2 三角窗
5.4.3 漢明窗和漢寧窗
5.4.4 布萊克曼窗
5.4.5 凱澤窗
5.4.6 Dolph-Chebyshev窗
5.5 最平濾波器設計法
5.6 FIR濾波器的優化設計法
5.6.1 加權最小平方的方法
5.6.2 切比雪夫逼近法
5.6.3 WLS-Chebyshev方法
5.7 FIR濾波器設計方法的MATLAB實現
5.8 小結
5.9 習題
第6章 IIR濾波器的設計方法
6.1 概述
6.2 模擬濾波器的設計
6.2.1 模擬濾波器的特性
6.2.2 巴特沃思逼近
6.2.3 切比雪夫逼近
6.2.4 橢圓逼近
6.2.5 頻率變換
6.3 連續時間和離散時間的變換
6.3.1 脈沖響應不變法
6.3.2 雙線性變換法
6.4 離散時間域中的頻率變換
6.4.1 數字低通—低通變換
6.4.2 數字低通—高通變換
6.4.3 數字低通—帶通變換
6.4.4 數字低通—帶阻變換
6.4.5 可變截止頻率的濾波器設計
6.5 幅度和相位逼近
6.5.1 基本原理
6.5.2 多變數函數的最小化方法
6.5.3 替換的方法
6.6 時域逼近
6.7 MATLAB中IIR濾波器逼近的命令
6.8 總結
6.9 習題

第7章 有限精度效應
7.1 概述
7.2 二進制數表示
7.2.1 定點制
7.2.2 浮點制
7.3 乘積量化
7.4 信號比例調整
7.5 系數量化
7.5.1 靈敏度指標的確定
7.5.2 字長的統計預測
7.6 極限環
7.6.1 顆粒極限環
7.6.2 溢出極限環
7.6.3 零輸入極限環的消除
7.6.4 消除常數輸入極限環
7.6.5 溢出非線性數字濾波器的強迫響應穩定性
7.7 小結
7.8 習題

第8章 多率值系統
8.1 概述
8.2 基本原理
8.3 下取樣
8.4 內插
8.5 分數倍變速
8.6 逆操作
8.7 用下取樣和內插高效地實現濾波器
8.7.1 窄帶FIR濾波器
8.7.2 具有窄過渡帶的寬頻FIR濾波器
8.8 用MATLAB設計多率值系統
8.9 小結
8.10 習題
第9章 濾波器組和小波
9.1 概述
9.2 濾波器組
9.2.1 帶通信號的抽取
9.2.2 帶通信號抽取的逆操作
9.2.3 臨界抽取M通道濾波器組
9.3 准確重建
9.3.1 恆等變換
9.3.2 多相分解
9.3.3 轉換開關結構
9.3.4 多相結構的M通道濾波器組
9.3.5 M通道准確重建濾波器組
9.3.6 多路復用器
9.4 通用的2通道准確重建濾波器組
9.5 QMF濾波器組
9.6 CQF濾波器組
9.7 塊變換
9.8 餘弦調制濾波器組
9.9 重疊變換
9.9.1 快速演算法和雙正交LOT
9.9.2 通用LOT
9.10 小波變換
9.10.1 分級濾波器組
9.10.2 小波
9.10.3 尺度函數
9.10.4 x(t)和x(n)的關系
9.10.5 小波和濾波器系數的關系
9.10.6 正則性
9.10.7 舉例

9.11 用MATLAB實現濾波器組和小波函數
9.12 小結
9.13 習題
第10章 高效FIR結構
10.1 概述
10.2 格型
10.3 多相型
10.4 頻域型
10.5 遞歸求和型
10.6 減少運算量的實現方法
10.6.1 預濾波器法
10.6.2 內插法
10.6.3 頻率響應掩蔽法
10.6.4 正交法
10.7 用MATLAB設計FIR濾波器
10.8 小結
10.9 習題

第11章 高效IIR結構
11.1 概述
11.2 並聯和級聯型IIR濾波器
11.2.1 並聯型
11.2.2 級聯型
11.2.3 誤差頻譜整形
11.2.4 閉合形式的比例調整
11.3 狀態空間單元
11.3.1 最佳狀態空間單元
11.3.2 無極限環的狀態空間單元
11.4 格型濾波器
11.5 波濾波器
11.5.1 動機
11.5.2 波特性器件
11.5.3 格型波數字濾波器
11.6 用MATLAB實現高效的IIR結構
11.7 小結
11.8 習題
第12章 DSP系統的實現
12.1 概述
12.2 基本器件
12.2.1 補碼表示的性質
12.2.2 串列加法器
12.2.3 串列乘法器
12.2.4 並行加法器
12.2.5 並行乘法器
12.3 分布式演算法實現
12.4 可編程邏輯器件
12.5 ASIC實現
12.6 數字信號處理器
12.6.1 Analog Devices公司DSP
12.6.2 Motorola公司DSP
12.6.3 Texas Instruments公司DSP
12.7 小結
12.8 習題
參考文獻
本書包含了數字信號處理(DSP)系統分析和設計的所有重要內容,採用現代的方法討論問題,包括MATLAB範例和其他模擬工具的介紹。主要內容包括:數字信號處理系統的使用,如何用多項式和比值多項式逼近轉移函數並保持轉移函數的特性,為什麼在應用中要將轉移函數用適當的結構進行圖形表示,濾波器組和小波設計,以及信號時域和頻域表述的相互關系。
本書可作為高等院校電子和通信等專業本科或研究生教材,也可作為信號處理系統開發工程技術人員的參考用書。

『玖』 大學學的編程,工作中有用嗎

現在隨著計算機水平的進步,各行業的自動化都在蓬勃進展,計算機和代碼廣泛深入到了很多領域。現在誰罵「程序員是屌絲」,其實已經是開了一個很大的地圖炮了,因為各行各業現在都有程序員。除了BAT(騰訊阿里網路)這類傳統互聯網公司之外,銀行、實業公司、研究機構、政府機關等等組織和公司,都有做網站\分析數據\寫自動化輔助工具程序\寫組織管理程序等等多種需求。 那麼種種程序員的工作,有多少工作需要數學呢?需要怎麼樣的數學呢?

首先毫無疑問地,程序員,就是所有「對著電腦,用手敲下特定編程語言構成的代碼的人」的總稱。我們要分析程序員的工作,也就是寫代碼。

我個人把寫代碼的工作分為五類,不一定正確和全面啊,就是個概念性的分類:
1. 第一類是結構性的工作。這類工作把特定的代碼、代碼段(函數)、代碼庫構成具有特定功能的程序,這些程序可以接受特定的數據、輸出特定的數據。例子如網站的界面、 軟體的界面、 軟體的一些可視化功能,再復雜一些有網站前端如何與後端通信、如何分配用戶請求給後端,如何處理兩個並行的程序、通信過程、計算機系統等等。結構性工作需要的是經驗以及對已有數據結構的了解,並不需要特別高的數學水平。我說的經驗指的是對於一個特定的想要實現的功能,如何選擇程序邏輯和數據結構去實現,這種選擇的過程需要程序員有大量讀寫代碼的基礎,能夠把要實現的功能和自己以前實現過的或者看到過的功能聯系起來,設計出解決方案並實現。舉個例子,比如說網頁設計,通過HTML的元素構建頁面,通過javascript給頁面元素以動態,這個過程基本是「所見即所得」的過程。
目前大部分的互聯網公司以及銀行系統需求的主要都是這類工作。為了實現特定功能,程序有非常復雜的結構,必須要很多人一同參與編寫和測試,因此才有了軟體工程這門學科的誕生。
結構性工作的巔峰產物是計算機操作系統。計算機操作系統雖然復雜,但是其中涉及到的數學並不多,最復雜的數學就是如何處理多個任務的調度以及進行內存分配管理,都可以抽象成簡單的離散數學和排列組合問題。不過,1萬行的操作系統和100萬行的操作系統的數學理論復雜度是差不多的,他們主要的區別是結構性的,而非數學上的。比如支持更多種CPU、硬體外設、網路協議等等。

2. 第二類是效率性的工作。這類工作把特定的工程問題抽象成數學問題,然後發明新的數據結構或者操作邏輯去優化解決問題的效率。最簡單的例子是排序,用冒泡排序或者快速排序給大批量數據做整理有顯著的時間差別,這個大家都知道的……計算機科學家們主要從事的就是這類工作,需要極高的組合數學和圖論等知識。早期的效率性問題通常依靠較為復雜的離散數學,而近年來大部分問題都是應用圖論來解決。解決這類問題需要程序員對大部分的數據結構都有深刻的理解,並且能夠進行嚴格的理論分析,能夠清楚地指出某種數據結構或操作邏輯的時間效率和內存效率。上面談到的cqf 16歲發明的數據結構,就屬於這類工作……反正我對這類工作毫無天賦,繼離散數學敗了以後,後來的高級演算法課成績也很差。
效率性工作的巔峰產物是一套書叫做《The Art of Computer Programming》,作者是斯坦福大學的教授Donald.E.Knuth。這部神書包含了人類已知的大部分計算機演算法的理論分析和最優形式, 50年來被公認為演算法領域的聖經。吃透這套書,就可以拿到世界上最好的程序員的工作了(比爾蓋茨說如果誰看懂了這套書,就請把簡歷發給他……),當然這很不容易。我至今只認真看了第一本的前言。

兼有前兩類工作的巔峰產物是淘寶網,尤其是雙十一前後的淘寶網。不解釋太多,大家可以看文章《揭秘在淘寶買東西背後的復雜技術》。Google這兩年在這方面做的不如淘寶,因為中國人實在太多了……

3. 第三類是邏輯性的工作。指的是用計算機模擬人類的認知邏輯,這類工作包括語音識別、文字理解、信息檢索、數據分析等等。這類工作最早屬於高大上的人工智慧、自然語言處理研究,後來隨著互聯網的興起開始逐步進入大眾視野。這類工作的主要基礎是概率統計、機器學習和數據挖掘的模型,包含的數學知識主要有概率、線性代數和圖論。由於互聯網公司和金融公司對於機器學習的需求,相關的基礎知識已經發展得非常成熟,如何學習這類知識也已經有很規范的教程。如今在矽谷,程序員不懂點機器學習,都不好意思出門和人打招呼。
這類工作的應用大約是這樣的:通過分析用戶在淘寶上買東西的數據,推測他還會買啥;通過分析股市的變化以及一些市場信息,推測股市下一步漲還是跌。還有就是分析搜索關鍵詞給出搜索結果,分析語音信號轉化成文字等等。這些不同的應用都是為了分析數據,都有類似的處理模型和數學方法。
近年來在機器學習的基礎上人們發明了深度學習。這個我不是很懂,不好加以評論。但是我知道這類工作的主要目的是模仿人類的認知能力。特別地,機器學習領域最基礎最出名的模型「神經網路」,已經被生物學家證明是比較好的對於人類大腦邏輯的模擬。
這類工作說簡單也簡單,說難也可以很難。你只需要學過大學一年級的線性代數,就可以理解神經網路、支持向量機等機器學習的模型,然後自己訓練模型去分析數據了——這也是大部分矽谷公司的需求。網路新任首席科學家Andrew Ng在Coursera上有個機器學習的公開課,講完神經網路之後他就說:「Good,你現在已經比大部分矽谷工程師更加了解機器學習了。」(真的不是黑么)然而機器學習的模型背後的數學非常深奧,比如說神經網路可以等效成一些復雜的高維拓撲結構,網路的訓練實際上是這些拓撲結構做拓撲變換的過程。比如如果待訓練的數據維數非常高,要選擇合適的函數降維。為了理解這些東西,需要深入學習線性代數、拓撲學、數學分析等數學知識。其實我說的我也不是很懂,我沒系統學過拓撲

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