Кому интересен МатАн (а с иже с ним ЛинАлг и ТеорВер)

В свете периодически возникающих топиков на тему вайти-в-датасайенс, такой вопрос: кто готов как минимум каждые выходные в течение как минимум года изучать Матан, Линейную Алгебру и Теорию Вероятностей?

Под «изучать» понимается, во-первых, читать теорию на весьма высоком (хотя и ориентированном на практику) уровне, а во-вторых решать задачи в качестве упражнения.

👍ПодобаєтьсяСподобалось0
До обраногоВ обраному0
LinkedIn
Дозволені теги: blockquote, a, pre, code, ul, ol, li, b, i, del.
Ctrl + Enter
Дозволені теги: blockquote, a, pre, code, ul, ol, li, b, i, del.
Ctrl + Enter

Есть предметный разговор по сути топика плюс перспективная благодарная ЦА, близкая к Вашим интересам (портфельный менеджмент). В инете нашел Ваш емейл на гмх.нет. Подтвердите его актуальность либо сообщите е-адрес, куда Вам завтра можно коротко написать.

Сне интересен, но сейчас подвалило житейских тасков (ремонт, ребенок...)что не в этом году точно.

В DS мера Лебега не нужна.
Зачем галерным рабам учить матан для quant finance? Чтобы себя тешить фантазиями ночами под лампой? Они на такие позиции дальше резюме скрининг не пройдут.

Скажу только, что я сам прошел путь от уебдевелопера до сениор-квонта.

у вас на сайте написано, что вы экономист по образованию и учились на кванта в Германии. Как-то не похоже на среднестатистического галерного раба.

сделайте курс по теории меры и введение в функан. курсов про матан/линал/теорвер в интернете море.

И чем новый курс будет лучше сотен других на ту же тему. Вот примеры курсов если что: www.coursera.org/...​ne-learning-data-analysis , www.coursera.org/...​-algebra-machine-learning

Сообщите, когда выпустите Ваш курс в свет. Интересно.

Moreover, a prominent mathematician Vladimir Arnold has reported that his Ph.D. students in France did have problems with fractions.

Одна из баек Арнольда. Вообще он фантазер еще тот был.

Я не верю, чтобы у человека уровня PhD такое могло происходить на регулярной основе.
У Арнольда произошла деформация после того, как он однажды приехал в IHES в 60-е (а это был период расцвета школы Гротендика) и с ним там никто не хотел говорить, потому что он не знал что такое пучок. С тех пор от обиды и начали появляться подобные байки.

дроби не понимают

ну не знаю даже, что может значить «понимать дроби». нечего понимать как-бы

потому что указанные правила это не что иное, как конструкция кольца частных коммутативного кольца по его мультипликативному подмножеству (в данном случае кольца целых или его расширений)

И кстати, не кольца, а поля

Да в общем-то кольца. Как алгебраист я рассматриваю любые кольца, а не только области целостности.
en.wikipedia.org/...​ion_(commutative_algebra
Кольцо частных поля будет исходным полем, потому что в поле любой ненулевой элемент обратим.

Я бы сказал, что это высказывание изоморфно «потому что учительница так сказала»

ну потому что надо было соответствующие курсы слушать, в частности курс общей алгебры и коммутативную алгебру

В туториале не могу понять откуда берется 2 в выражении: (1•10000):(7•10000)=1•10000/7•10000=2/7

Интересно. С удовольствием инвестирую время в это дело)

Было бы интересно.
Особенно сравнить области применения в DS и ядерной физике))

Вот именно именно их практическое применение и интересно. Все таки достаточно интересно посмотреть, как один и тот же инструмент работает в разных условиях.

С ЯФ мне как раз проще. Все таки почти 9 лет занимаюсь теорией и экспериментами. Там достаточно много особенностей. Например, в некоторых случаях, вполне применима квази-Ньютоновская механика.

Коментар порушує правила спільноти і видалений модераторами.

Матан, линал, теорвер это замшелое, устаревшее и унылое говно. По-настоящему качать могут только высшая теория категорий, производная геометрия и гомологическая зеркальная симметрия.

Коментар порушує правила спільноти і видалений модераторами.

Спасибо, уже выучил. По второму кргу не хочу.

Я закончил мехмат с красным дипломом. Зачем мне это ещё раз переучивать? Я это уже знаю.

Как вам читали теорию меры Лебега?

page.mi.fu-berlin.de/...​s_Functional_Analysis.pdf, главы 2-3-4, лекции читал автор. Вроде как пример был, эти вопросы затрагивали.

Что читали по случайным процессам?

Процессов как самостоятельного предмета не было, я промахнулся кафедрой. Только самую малость дискретных случайных в утилитарных целях на портфелях. Это скорее всего было связано с тем что наш потоку особо туго давался теорвер за исключение пары-тройки человек(ибо функан + грозный строгий препод = комбо).

Интересует, готов попробовать.

никому в айти матан не нужен в том числе и в датасайенс — там пишут готовые либы на основе алгоритмов разработаных профессионалами а не просто кодеры прочитавшие матан.
лично меня матан инетесует в связи с интересом к теоретичесмкой физике — в програмировании за мою многолетнюю практику он не пригодился ни разу.

лично меня матан инетесует в связи с интересом к теоретичесмкой физике — в програмировании за мою многолетнюю практику он не пригодился ни разу.

блин, ну сколько можно, от задач же зависит.

там пишут готовые либы на основе алгоритмов разработаных профессионалами а не просто кодеры прочитавшие матан.

может люди этими профессионалами и хотят стать

блин, ну сколько можно, от задач же зависит.

такие задачи попадаются очень редко — доли процента от всех проектов и как правило там используются готовые решения. Точно так же никто не читает Дональда Кнута и не делает сам сортировку пузырьком.

может люди этими профессионалами и хотят стать

это профессионалы -профессионалы в прикладной сфере (математики, инженера, аналитики и т.д.) а не програмисты. Посему вопрос не к этому форуму.

уровень тут ни при чем. Речь о тот что проектов требующих серьезного матана очень мало и речь не в том откуда програмисты а в том что алгоритмы требующие матана разрабатывают вообще не програмисты хоть у нас хоть в силиконовой долине.
В свое время успел поработать в одном из «почтовых ящиков» — так вот алгоритмы для полетного задания и всякую там телеметрию разрабатывали отделы где каждый третий был кандидат наук и перед програмистами еще был отдел алгоритмистов которые весь этот матан перекладывали в алгоритмы. И это при том что тогда програмисты были тоже профи а не как сейчас — «шо почитать чтобы стать айтишником?»

Сколько лет оутсорсю на запад не встречал ни одного проекта с метаном. . И какой смысл изучать что нужно иногда раз в десять лет. А если понадобится не матан а архитектура или химия будете все изучать на всякий случай¿
К примеру я когда разрабатывал свой проект с бухгалтерией предпочел консультироваться с бухгалтером а не изучал месяцами бухгалтерию. Так же как бухгалтера не лезут изучать программирование чтобы работать с бухгалтерской программой. Каждый должен заниматься своим делом.

(а для того чтоб опровергнуть утверждение «матан не нужен» достаточно одного контрпримера).

одного на десятки тысяч проектов недостаточно.

кол-во тех, кто по каким—либо причинам готов серьезно инвестировать силы и время в изучение матана.

кому надо тот и без инвестирования изучит — материалов полный интернет.

очень давно об этом думаю. в принципе готов. нужно немного привести свои дела в порядок и вперед к ds!

если до 3-4 часов на выходные то еще как готов

плюсану в участники
где-то совсем глубоко есть бэкграунд прикладного математика, возникали по роду деятельности кейсы, где гугла и вики мало
по букварям ничем не помогу, ибо сейчас Вики куда доходчивее/нагляднее/системнее большинства того ужоса, что был в книгах у нас (а конспекты уже выцвели, поди)

В свое время очень запал как теоретик на идеи Ральфа Винса www.ralphvince.com
Помню зачитал до дыр всю его трилогию Portfolio Management Formulas.
Если вы пересекались с этими книгами, то интересно как считаете насколько жизнеспособны идеи оттуда и пользуется ли народ ими?

Велика подяка за дідівські книжки та .arxiv-sanity!

Я помітив на хакерранку в основному задачі на лінійну регресію, а чи є подібні «збірники задач» на інші розділи ML?

На жаль, там лише random forest з розділу Learn потенційно міг би підійти. Ну або я щось прогледів --- завтра передивлюсь ще раз.

Це МОЖЕ бути цікавим, дуже залежить на якому рівні це буде викладено і якої якості.
Було б доцільно це робити не відразу на рік, а по темам, типу «Вступ у теорію вірогідності» для тих, хто не проходив в універі, сумарно 1-5 годин відео, потім середній рівень де б вже розглядались різні алгоритми, наприклад марковські процеси і т.д. ну і потім вже продвинутий рівень.
Аналогічно з лінійною алгеброю, вступ і операції з векторами і матрицями( і цього буде достатньо 90% людей, що починають роботу з DS ) і потім продвинутий рівень.
З матаном взагалі не дуже зрозуміло, що саме ви там хочете розповідати в рамках вступу до DS, числові ряди, інтеграли і похідні? Цікаво що ще може знадобитися людині, яка не розробляє бібліотеки.

Я б тряхнул стариной с удовольствием. Вот только не уверен смогу ли закомититься сразу на целы год.

Підписатись на коментарі