第 04 周复盘
第 04 周复盘
本周主题
数学和统计符号的最低可用理解:能看懂公式在做什么,能让 AI 补推导,能把公式转成专业表达。
本周投入时间
- 计划:8 小时
- 实际:
本周建议完成的概念卡
- 期望
- 方差
- 协方差
- 相关系数
- 梯度
- 损失函数
- 矩阵乘法
- 特征值
- 中心极限定理
- 大数定律
本周专业问题
- 为什么期望和方差不足以描述尾部风险?
- 协方差和相关系数有什么区别?
- 梯度为什么能指导模型训练?
- 损失函数为什么必须和任务目标一致?
- 中心极限定理在重尾数据中为什么要谨慎使用?
本周可用于课堂/组会的表达
- 我会先判断这个公式是在做估计、优化、预测还是风险度量。
- 期望和方差描述的是整体水平和波动,但尾部风险需要额外指标。
- 在线性模型里,矩阵形式主要是把多样本、多特征的计算统一表示。
本周 AI 协作案例
- 原始公式:
- 我的提示词:
- AI 给出的符号表:
- AI 推导中我不确定的地方:
- 我最终采用的作业可写版本:
本周最容易露怯的点
- 看见矩阵就不知道行和列代表什么。
- 把相关系数解释成因果关系。
- 不知道损失函数和评价指标的区别。
下周补救动作
- 每个公式都先写“输入、操作、输出”。
- 让 AI 为每个公式建立符号表。
- 练习把一个公式改写成 3 句组会表达。
3 分钟解释练习
- 主题:为什么均值、方差和尾部风险不是同一回事
- 是否能讲满 3 分钟:
- 卡住的位置:
- 下一版要改进:
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数理统计极值