COS访谈

COS 访谈第 37 期：俞声老师 —— 践行医学信息学的统计人

2020-05-09

简介俞声博士的研究方向是医学信息学，主要研究内容包括自动术语识别、关系提取、表示学习等自然语言处理问题，以及大规模医学知识图谱构建、表型提取、临床决策支持等问题。俞声博士现任职清华大学统计学研究中心副教授、数据科学研究院 RONG 教授，归国前是电子病历驱动的基因组学研究先驱-i2b2美国国家生物医学计算中心的成员之一，在多项精准医学重点项目中承担研发任务。俞声所开发的高通量表型提取技术……

统计之都

采菊东篱下，悠然见南山

张志华 / 2019-11-22

机器学习是经典而又现代的学科，它的发展过程交织着理想和务实。机器学习期待着机器具有人一样的自主学习能力，其名称本身就充满着理想主义色彩；许多相关想法蕴含着超前的理念。但作为一门学科，它务实地从数据、模型、算法、系统、实现等着手，结合数学和工程手段解决实际问题；它的许多模型或算法朴素、简洁而又优美。一个超前的理念往往能起牵引作用，使现在的理想在将来可能变为现实。机器学习经历了以专家系统和句法模式识……

机器学习

基于深度学习和迁移学习的识花实践

罗大钧 / 2017-10-16

深度学习是人工智能领域近年来最火热的话题之一，但是对于个人来说，以往想要玩转深度学习除了要具备高超的编程技巧，还需要有海量的数据和强劲的硬件。不过TensorFlow和Keras等框架的出现大大降低了编程的复杂度，而迁移学习的思想也允许我们利用现有的模型加上少量数据和训练时间，取得不俗的效果。这篇文章将示范如何利用迁移学习训练一个能从图片中分类不同种类的花的模型，它在五种花中能达到80%以上的准……

机器学习

为什么统计学家也应该学学 TensorFlow

邱怡轩 / 2017-08-22

（先啰嗦一句：本文的标题和内容牵涉到 TensorFlow，只是因为它是可用的工具之一，我相信很多其他的框架都可以做到文中我想要实现的功能。我自己并没有工具上的偏好，所以就当是拿 TensorFlow 举一个例子。）对于学统计做统计的人来说，这可能是最好的时代，也可能是最坏的时代。好的地方我就不多说了，基本上关键词包括“大数据”、“数据科学”等，搜索引擎可以帮你列举出许多激动人心的字眼。为什么会……

机器学习

浅谈深度学习中潜藏的稀疏表达

汪张扬 / 2016-06-24

“王杨卢骆当时体，轻薄为文哂未休。尔曹身与名俱灭，不废江河万古流。” — 唐杜甫《戏为六绝句》（其二） […] 【不要问我为啥放这首在开头，千人千面千理解吧】 […] 深度学习（DL），或说深度神经网络（DNN），作为传统机器学习中神经网络（NN）、感知机（perceptron）模型的扩展延伸，正掀起铺天盖地的热潮。DNN火箭般的研究速度，在短短数年内带来了能“读……

机器学习

COS每周精选：机器学习

冯凌秉 / 王威廉 / 王小宁 / 2016-05-01

本期投稿：冯凌秉王威廉王小宁 […] 非平衡样本的分类问题是机器学习的经典问题之一，困扰着不少童鞋。这篇博文提供在R中解决该问题的实用指南。 Github上比较受欢迎的深度学习项目（Top Deep Learning Projects），按照获得星星个数的排名，包括一些教程项目等。学习完这个，基本上就可以闯荡天涯啦！机器学习顶级会议ICML2016论文赏析：deep……

机器学习

mxnet：结合R与GPU加速深度学习

何通 / 2016-04-07

近年来，深度学习可谓是机器学习方向的明星概念，不同的模型分别在图像处理与自然语言处理等任务中取得了前所未有的好成绩。在实际的应用中，大家除了关心模型的准确度，还常常希望能比较快速地完成模型的训练。一个常用的加速手段便是将模型放在GPU上进行训练。然而由于种种原因，R语言似乎缺少一个能够在GPU上训练深度学习模型的程序包。 DMLC（Distributed (Deep) Machine……

机器学习

COS每周精选：深度学习

王威廉 / 王小宁 / 2016-04-03

本期投稿：王威廉、王小宁 […] 2006年Hinton 等人的深度学习论文在当时掀起了一股深度学习的研究浪潮，今年的人机围棋大战（AlphaGo 对战李世石）更是赚足了大众的眼球，相关的论文更是被更多的人拿来研读，小编为大家整理了一下，供大家学习交流。 AlphaGo是一款围棋人工智能程序，由位于英国伦敦的谷歌（Google）旗下DeepMind公司的戴维·西尔弗、艾佳·黄和戴密……

新闻动态

COS每周精选：统计速递

谢益辉 / 冷静 / 王小宁 / 2014-11-02

本期投稿：谢益辉冷静王小宁 […] 基于Shiny的维数灾难的可视化（随着维数增加，给定边长的立方体容纳的点会越来越稀疏）。 […] 每一种新的统计方法被发表时，作者不免要和已有的方法进行比较，但这里面存在一些问题，例如作者可能并不完全了解其它方法，在比较的时候可能会有所偏颇，或者软件实现不正确或效率低下，等等。对这些问题Matthew Stephens提出了他的设……