MIT+ML05 Regression

What is the difference between Regression and classification;

  • 在分类中，用数字表示label只是一种encode的方式，而在regression中，数值是有作用的。
  • 而回归是一种 model ，它刻画标签y和feature x之间的一种relation

Aim of regression

learn a rule f,h that Rd−>R, a rule that can predict real values.

最直观的解释，分类的数值性是不能被比较的。

实现方法

最小二乘回归：

Least-squares regression:square loss ERM formulation.
minh∈H1nn∑i=1(h(x(i)−y(i)))2


注意区分线性最小二乘回归和最小二乘回归

注意线性最小二乘和最小二乘回归的区别，在线性最小二乘回归中，

h(x)=w0+wTx,而在最小二乘回归中，这里H是a set of function that is either linear or nonlinear of x.

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MIT+ML03:ERM and Logistic Regression

Goal of supervised learning

  • Minimize “risk “ of error on unseen data.

  • generalization error:

    ​ p(h(x)≠Y)

  • 我们监督学习的目标【AIM】是最小化generalization error.

Solution:empirical proxy:

use training error as an “empirical proxy”

*ML as an optimization problem:ERM *

i.e. Minimize the number of classification errors:

1n∑ni=1[h(x(i)≠y(i)]

机器学习的本质大多都是一个优化问题

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MIT+ML04:Kernel Methods and Non-linear classification

特征工程在机器学习中，一直是非常重要的一项。

无论是在spam filtering 还是在native OCR system，尤其是在分类问题中，选择好的特征，对于模型的学习和训练效果都有着非常重要的影响。

此PPT截图只供个人笔记存档使用！

Common Feature engineering

  • CTR:click through rate
    • One-hot
    • One-of-key encoding

在现金机器学习的趋势之中，更多的是更多的是field feature+hand field feature

所以说 design of good feature 很重要。

在完整的过程中：

we need to decide what raw features to collect

After we have know these raw features, we have to collect them and know how to encode these fratuers.

  1. data cleaning
  2. preprocessing
  3. Scikit learn
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姜启源/司守奎Week3:差分方程模型

  1. 什么是差分方程？

    包含未知函数的差分及自变数的方程。在求微分方程的数值解时，常把其中的微分用相应的差分来近似，所导出的方程就是差分方程。通过解差分方程来求微分方程的近似解，是连续问题离散化的一个例子。

    差分方程很简单，就是一个递推的关系，序列的某一项定义为前一项的函数，然后一直迭代，就构成了微分方程，当信息符合该特征的时候，我们就可以用差分方程建模，来解出我们想要的答案。

  1. 差分方程模型一般的应用在哪里？

    差分方程建模一般用在数据的预测上

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房地产信托业务

房地产股权信托业务：营销策略、方案设计、尽调要点

主流策略：

  1. 高周转住宅，受政策影响较难预测

    v.s .大宗物业：持有商业改造、物流地产

  2. 股权业务模式：

    1. 平层股权
    2. 优先股权

  3. 地产股权信托产品v.s.债权类产品

目标客群与客群需求

目标客群：国企+大型民企：强主体

股权业务交易结构

  • 收益指标
    • 净利率
    • IRR、ROI、Multiple
  • 投资阶段
    • 投资规模
    • 投资方式
    • 股比
  • 存续阶段
    • 现金流
    • 项目监管
    • 融资
    • 进度管理
    • 章证管理
  • 退出阶段
    • 对赌设计
    • 项目模拟清算

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