谚语中的概率论
1、主人公克服巨大的内部或外部阻碍，最终赢取胜利。
2、 500页PPT、25个主要部分、68个关键知识点、25个精彩案例，以及不计其数的工作中真知灼见的经验总结。
3、“很多数学定律看似非常抽象，但是它们其实早已渗透在我们的日常生活中了。在上课的过程中，我常常将抽象的数学问题与实际生活中的现象结合起来。在分析探索的过程中，让学生更好地掌握定理。”(谚语中的概率论)。
4、针对师范生的学习需求，根据教材理论多、实例少的情况，课堂教学中适当补充了应用性实例，在知识传授过程中注重能力的培养，提升学生学以致用的能力。
5、西柚是一种小型的柚子，形似柚子，但皮薄且软。
6、为了保障线上教学的质量，除了教学视频的录制外，同时还需要为每个知识点整理随堂测试题，每次课的课后作业，以及单元的测试题、综合讨论问题和案例选编，目前已经进行到了第五章，基本上能保障正常教学的需要。随堂课测保障学生能在看完视频讲解后在余下的时间内完成测试，在QQ中提交，教师发现其中的问题后及时在QQ群中进行答疑解惑。闻鸡起舞奏晨曲，悬梁刺股伴灯黄！教学视频虽然时间不长，但前期课件的打磨以及课测、单元测试题的编排整理基本上占用了我的九成时间。
7、比如：阿凡提用脑力狂虐巴依老爷的故事，亨利·福特发明流水线提升效率的故事，都是创造情节的很好体现。
8、比起专业人士的担保，这种“眼见为实”，更能产生信任感。
9、“这么多学生，来自不同的院系，有着不同的知识背景，他们的音乐基础也不尽相同，如何在有限的课堂时间内让学生都有收获？我于是想到自己要做一个好的管理者，把课堂上教学的各个过程有效衔接起来。”于是，毕明辉在2013年作为北大一批“慕课”开发者，率先系统探索和建设音乐在线教育模式，出色的设计和高质量的品质，令他至今是该领域中的佼佼者。使用较新的教学技术，有效地解决了北大一音乐大课人数众多的管理问题。
10、在今年5月4日举行的北京高校第十届青年教师教学基本功比赛开幕式上，刘玉村再次走上这个比赛的讲台，身份却与上次不同。23年前他是一名选手，与来自全市高校的青年教师同场竞技，最终以优异成绩拔得头筹；23年后他是一位前辈，代表历届青教赛的出色选手发言，与现场青年教师分享了他对教师职业发展的思考。
11、数据虽然很重要，但更重要的是如何体现这些数据。
12、 如图6-2,正方形BCDE和正方形ABFG的边长分别为2a和a,连接CE和CG,现将一把芝麻随机地撒在该图形中,则芝麻落在阴影部分的概率是( )
13、杨志明----基于数学文化背景下的解析几何高考题(5)---椭圆的内圆
14、概率论与数理统计的理论与方法已广泛应用于工业、农业、军事和科学技术中，如预测和滤波应用于空间技术和自动控制，时间序列分析应用于石油勘测和经济管理，马尔科夫过程与点过程统计分析应用于地震预测等。
15、处于不确定的决策者应该少接触媒体。注重老思想，注重与那些存活下来的老交易员交流。人存在情绪上的缺陷，所以少看盘比多看盘要好。太密切注意随机性的人，会在情绪上精疲力尽。
16、当然，这里面有一部分并不需要我来做，例如ServingInfrastruture，运维会帮我弄好。作为一个风控领域的数据科学家，说实话，写机器学习代码的时间占用我日常工作时间不到十分之一吧。我的工作需要面对算法之外的挑战。如果你是风控领域有一段时间工作经验的人，你一定会觉得我下面要说的内容已经熟悉了。如果你是小白，想面试风控算法岗位，那如果你能参透本文，理解这些挑战，并且讲给面试官听，他一定会对你刮目相看的。
17、在游戏过程中，一组人对于结果感到非常惊讶，因为他们认为自己已经释放出非常明确的信号，而且这首歌每个人都听过，为何别人还是猜不到呢？
18、通俗地说，这个定理就是，在试验不变的条件下，重复试验多次，样本数量越多，随机事件的频率越近似于它的概率，偶然中包含着某种必然。
19、时间窗口。每个时间窗口由一个月和下一个月的数据构成。例如我拿一年的数据，例如2019年，就有11个观察窗口(1-2月，2-3月....11-12月)。
20、杨志明----基于数学文化背景下的解析几何高考题(6)---椭圆的基圆
21、陶涛比较爱看电影。于是她就在想，为什么听九十分钟的课往往觉得很累，但是让你去看一部90分钟的电影，你却会觉得还没有看够呢？“如果我的课能够像电影一样，那不就好了吗？然后我就想了一下，电影其实是有要素的。首先最重要的不是别的，是内容。看我们的传世经典基本上都是内容特别棒。所以讲课的内容要正确、前沿、丰富。第二个要素是逻辑。就像选房子，内容如果是面积，逻辑就是户型。逻辑清楚一些，他就会觉得一环扣一环，学生会跟着你走，你要是逻辑不清楚，人就会焦虑，就会跟不上。第三个就是形式。就像一个人化妆与不化妆是不一样的。第四就是教学的细节。第五是要在课堂上给点小惊喜，让课堂变得有趣。”
22、作为一名教师，我们无法冲在最前线，但秉持着对他人和自己负责的态度，坚守家中，不外出添乱，响应政府停课不停学的号召，积极做好开学前的线上教学准备工作也是报效祖国的一种方式。线上教学对我而言是一次严峻的考验，也是一次机遇和挑战，逼迫着我去思考如何在线上授课中创新教学教法。
23、还有一次，陶涛讲管理学原理的内容，讲到蓝海战略时，她选取了黄尾袋鼠葡萄酒的案例。在葡萄酒饱和的市场下，黄尾袋鼠葡萄酒却能一下子挤进来，并找到了一个非常大的赢利点。于是陶涛就把这种酒带到了课堂上，让学生品尝，让他们亲自品尝这个品牌的葡萄酒跟平时的有哪些区别。“在品尝时，就有学生问：‘老师这个是不是很贵？’……让学生自己感受一下，有一些反差，这样学生才会印象深刻。”陶涛说。陶涛的课即使是选修课，学生的上座率也很高，除非病得爬不起来了，否则都会去上课。一位学生还告诉陶涛，他是连续选了四个学期，才选上她的课。而她的课有时候学生给的平均分就是满分。
24、比如《天使陷落》，电影刚开始，美国总统就被暗杀(不知道为啥电影里美国总统这么容易被暗杀)，凶手嫁祸给总统的贴身保镖迈克·班宁，这时候大家心里就会产生一个疑惑：
25、如果你不熟悉风控，你也许不会想到，虽然目标变量只有good和bad两种，但定义目标变量的过程竟然如此复杂，以至于这个问题我需要花一两千字来讲解。
26、有了这个战略目标，一些具体情况下的具体决策，就有了明确的指向性。
27、但使用单棵决策树容易过拟合。为了防止过拟合我们一般会：
28、Reference(6)里的文章很好的解释了PSI的概念与计算，还有代码实现，我这里就不再赘述了。
29、在对比测试中，比起书面上非洲的贫困人口数字，聚焦到小女孩身上的故事，更能让人行动起来，为非洲慷慨解囊。
30、关于归纳问题，塔勒布也引用休谟在人性论中那个出名的例子：我们看到白天鹅的数目再多也无法推论所有天鹅都是白的，但是只要看到一只黑天鹅就可以推翻这个推论。不对称性存在于知识的基础中。既然我们身处一个充满随机性的世界，那我们能做些什么呢？可以利用统计学和归纳的方法积极下注，但是不会用它们管理承受的风险。积极止损，以免受到黑天鹅的冲击。则作者更绝的是他的反向投资策略：在稀有事件上赚钱，他认为稀有事件因为出现的可能性小，所以价值往往被低估！固定收益的债券往往有这种机会，以反向稀有事件为生的交易员，平时可能赔钱，但是一遇到稀有事件则能大大的赚一笔。我认为的确很多时候，很多机会会被低估，因此存在套利空间。
31、从“指挥官意图”的例子，我们可以得出一个观点：
32、D(-X)=D(X),D(-2X)=4D(X)(方差无负值)
33、拉普拉斯在系统总结前人工作的基础上写出了《分析的概率理论》，明确给出了概率的古典定义，并在概率论中引入了更有力的分析工具，将概率论推向一个新的发展阶段。
34、然后大家跟着电影中的班宁，一步一步揭开谜底，并最终成功复仇……
35、除此之外，塔勒布的投资策略还有：看好后市的情况下，还是放空一些，因为如果跌会跌得很惨。因为他认为投资人要赚的不是概率，而是钱。利润的大小比出现的概率更重要。不过我倒觉得这和大部分的策略一样，很难评价，就让市场来评价它吧。
36、“约翰逊太太每天睡觉前，都会看着他儿子洗脸刷牙，对了，他用的是一把长得像《星球大战》里黑武士达思·韦德的牙刷。”
37、 在1941年第二次世界大战中，美国哥伦比亚大学统计学沃德教授(Abraham Wald)应军方要求，利用其在统计方面的专业知识来提供关于《飞机应该如何加强防护,才能降低被炮火击落的几率》的相关建议。沃德教授针对联军的轰炸机遭受攻击后的数据进行研究后发现：机翼是最容易被击中的位置，机尾则是最少被击中的位置。沃德教授的结论是“我们应该强化机尾的防护”。而军方指挥官认为“应该加强机翼的防护，因为这是最容易被击中的位置”。
38、这里说点题外话，我认为套利的空间始终都是存在的。通过经验，我们的确可以判断是否存在套利空间，但是随着越来越多的人知道套利空间，套利空间会消失，交易者会修正预期。但是套利空间还是不断会涌现。隐藏的机会总是多过我们掌握的信息。不过是商业还是资本市场。塔勒布能不能长期靠这个漏洞赚钱，其实也不一定。因为有些套利空间是明确的，比如同一个商品在不同市场的价格不同。而大部分的套利空间只存在于人的预期之中，预计这么做会赚钱，举个商业上的例子，比如现在是冬天，我以低价收购空调；等到夏天，我再高价出售。塔勒布的策略也属于这种情况。
39、⒈当重复试验的次数n逐渐增大时,频率fn(A)呈现出稳定性,逐渐稳定于某个常数,这个常数就是事件A的概率.这种“频率稳定性”也就是通常所说的统计规律性.
40、A和B不都发生等价于A和B有可能发生，但不同时发生
41、我猜，可能是某一年的生日你收到的特殊礼物，可能是大学毕业时同宿舍兄弟挥泪离别的场面，可能是一次和心爱的人牵手……
42、比如，我们可以尝试把“违背认知”和“知识缺口”结合起来，写出类似这样的标题(同样来自果壳)：
43、人们常说：“今天很残酷，明天更残酷，后天很美好，但是大多数人都倒在了第二天的傍晚。”这样的悲剧何以会产生，并且数不胜数，较好的缘由就是绝大多数人不懂得坚持的含义，就算可以做到一知半解也难以做到真正的坚持。为何每次只差一点点？其实差一点点和差很多结果是一样的，不要用这种借口来安慰自己，这只是我们在为自己的失败找理由。诚然，事情能否成功，肯定要考虑运气的成分，但我们人不能一味地概率论。日本有句谚语，“我差点打中了那只鸟和差很多打中那只鸟，其实都是没打中。”多考虑一下实力的因素，才是正确的思维方式。
44、V还可以跟F,M自由组合。例如V和F的组合可以得到例如“最近刷卡频率增加，风险有可能上升”的信息，V月M的组合可以得到例如“最近消费激增，可能风险上升”的信息。
45、把上表plot出来，得到下面一个图，其中转折点(或者说‘手肘)用红圈划出来了：
46、模型上线后，需要持续观测第四节里提到的评价指标，包括特征稳定性，效用，模型AUC等。根据实际情况可以定义。监控周期一般是每个月一次。
47、 最后军方采用了教授的建议，并且后来证实该决策是正确的。
48、这确实是一个难题，且没有一个标准的答案。但你可以和商业部分探讨下面几个问题：
49、时间会消除随机性，黑天鹅终有一天会出现，这在概率论中被称为遍历性。常在江湖漂，哪能不挨刀，就是人民群众对于这一原理朴素而准确的表达，一个听上去更加玄乎的例子是，如果你让一只猴子在一台打字机前无限期地敲打键盘，那么总有一段时间内，这只猴子能一字不差地敲出《奥德赛》。
50、课后与学生积极交流，鼓励学生多多参与科研活动。
51、人生在世总免不了遭遇一些挫折，甚至痛苦与折磨，乃至连番的打击都会不断地朝你袭来，任何人都难以逃避这一点。谁又不想顺顺利利的过完这一生呢？面对挫折时，采取怎样的应对方法是十分重要的，方法选对了，一切妥妥当当，方法选错了，必将坎坷不易。
52、这个技巧在上一篇里面也用过了。本质就是把非线性的特征转换成线性的特征，这对于逻辑回归等泛线性模型是非常必要的。
53、模型来说，大家都用AUC。对于二元分类，这个方法是很常用的。但是对于不平衡数据且badrate会有变化的数据，AUC的效果容易失真，所以仅仅看AUC，对模型的性能理解是失真的。除了模型性能，还有其他指标也是需要参考的
54、如果是在书本上学习E053错误代码的相关知识，维修工们可能学过就忘(就像我们高中背课文一样)，但每个人相互分享自己的维修故事，则更能让人“念念不忘”。
55、但要想让人“念念不忘”，除了抓人眼球之外，还要持续地吸引他的注意力。如何做到这一点呢？
